LangWBC: Language-directed Humanoid Whole-Body Control via End-to-end Learning
作者: Yiyang Shao, Xiaoyu Huang, Bike Zhang, Qiayuan Liao, Yuman Gao, Yufeng Chi, Zhongyu Li, Sophia Shao, Koushil Sreenath
分类: cs.RO
发布日期: 2025-04-30
💡 一句话要点
提出LangWBC，通过端到端学习实现语言引导的人形机器人全身控制
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 人形机器人控制 自然语言处理 强化学习 策略蒸馏 条件变分自编码器 端到端学习 全身运动规划
📋 核心要点
- 现有方法难以弥合语言理解和机器人全身运动之间的鸿沟，限制了人机交互的自然性。
- LangWBC采用端到端学习，结合强化学习和策略蒸馏，直接将语言指令映射到全身运动控制。
- 通过CVAE增强运动多样性，实验验证了其在模拟和真实环境中全身控制的有效性和泛化性。
📝 摘要（中文）
通用人形机器人有望与人类进行直观交互，从而无缝融入日常生活。自然语言为此目的提供了最易理解的媒介。然而，将语言转化为人形机器人的全身运动仍然是一个重大挑战，这主要是由于语言理解和物理动作之间存在差距。本文提出了一种端到端的、语言引导的策略，用于真实世界中的人形机器人全身控制。我们的方法结合了强化学习和策略蒸馏，使单个神经网络能够解释语言命令并直接执行相应的物理动作。为了增强运动的多样性和组合性，我们融入了条件变分自编码器（CVAE）结构。由此产生的策略实现了基于语言输入的敏捷和多功能的全身行为，以及各种运动之间的平滑过渡，从而能够适应语言变化并产生新的运动。我们通过广泛的模拟和真实世界的实验验证了该方法的有效性和泛化性，展示了鲁棒的全身控制。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何让人形机器人能够理解自然语言指令，并将其转化为流畅、自然的全身运动控制的问题。现有方法通常依赖于复杂的模块化pipeline，例如先进行语言解析，再进行运动规划，最后执行控制。这些方法存在误差累积、泛化性差等问题，难以实现复杂、自然的运动控制。
核心思路：论文的核心思路是利用端到端学习，直接建立从语言指令到机器人全身运动的映射关系。通过强化学习训练一个策略网络，使其能够根据语言指令生成相应的动作。为了提高运动的多样性和泛化性，引入了条件变分自编码器（CVAE），学习运动的潜在空间表示。
技术框架：LangWBC的技术框架主要包括三个部分：语言编码器、运动解码器和强化学习训练模块。语言编码器负责将自然语言指令转化为向量表示。运动解码器（包含CVAE）负责将语言向量和潜在变量解码为机器人关节角度。强化学习训练模块使用奖励函数来指导策略网络的学习，使其能够生成符合语言指令的运动。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种端到端的学习框架，直接将语言指令映射到机器人全身运动控制。与传统的模块化方法相比，该方法避免了误差累积，提高了泛化性。此外，CVAE的引入增强了运动的多样性和组合性，使得机器人能够生成更加自然、流畅的运动。
关键设计：论文中使用了Transformer网络作为语言编码器，学习语言指令的上下文信息。运动解码器采用多层感知机（MLP）结构，将语言向量和潜在变量解码为机器人关节角度。强化学习训练采用PPO算法，奖励函数的设计考虑了运动的流畅性、稳定性和与语言指令的匹配程度。CVAE的潜在空间维度是一个重要的超参数，需要根据具体任务进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文通过仿真和真实机器人实验验证了LangWBC的有效性。实验结果表明，LangWBC能够根据不同的语言指令生成相应的全身运动，并且具有良好的泛化能力。在真实机器人实验中，LangWBC成功地控制了人形机器人完成了行走、跳跃、挥手等动作，展示了其在复杂环境中的鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于服务机器人、康复机器人、人机协作等领域。例如，用户可以通过语音指令控制机器人完成家务、辅助医疗人员进行康复训练、与工业机器人协同完成复杂任务。未来，该技术有望实现更加自然、智能的人机交互，提升机器人的实用性和易用性。
📄 摘要（原文）
General-purpose humanoid robots are expected to interact intuitively with humans, enabling seamless integration into daily life. Natural language provides the most accessible medium for this purpose. However, translating language into humanoid whole-body motion remains a significant challenge, primarily due to the gap between linguistic understanding and physical actions. In this work, we present an end-to-end, language-directed policy for real-world humanoid whole-body control. Our approach combines reinforcement learning with policy distillation, allowing a single neural network to interpret language commands and execute corresponding physical actions directly. To enhance motion diversity and compositionality, we incorporate a Conditional Variational Autoencoder (CVAE) structure. The resulting policy achieves agile and versatile whole-body behaviors conditioned on language inputs, with smooth transitions between various motions, enabling adaptation to linguistic variations and the emergence of novel motions. We validate the efficacy and generalizability of our method through extensive simulations and real-world experiments, demonstrating robust whole-body control. Please see our website at LangWBC.github.io for more information.