AMO: Adaptive Motion Optimization for Hyper-Dexterous Humanoid Whole-Body Control

📄 arXiv: 2505.03738v1 📥 PDF

作者: Jialong Li, Xuxin Cheng, Tianshu Huang, Shiqi Yang, Ri-Zhao Qiu, Xiaolong Wang

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-05-06

备注: website: https://amo-humanoid.github.io

💡 一句话要点

提出自适应运动优化框架以解决人形机器人全身控制问题

🎯 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 全身控制 自适应运动优化 强化学习 轨迹优化 模仿学习 高自由度 动态环境

📋 核心要点

  1. 现有的人形机器人控制方法在高自由度和非线性动力学下，难以实现稳定的全身运动，限制了其应用场景。
  2. 本文提出的自适应运动优化（AMO）框架，通过结合强化学习与轨迹优化，能够实时适应复杂的控制命令。
  3. 实验结果表明，AMO在模拟和真实机器人上均表现出更高的稳定性和扩展的工作空间，优于现有方法。

📝 摘要（中文）

人形机器人通过超灵活的全身运动实现高灵活性，能够执行如捡起地面物体等任务。然而，由于其高自由度和非线性动力学，实现这些能力仍然具有挑战性。本文提出自适应运动优化（AMO）框架，将模拟到真实的强化学习与轨迹优化相结合，实现实时自适应的全身控制。为减轻运动模仿强化学习中的分布偏差，构建了混合AMO数据集，并训练出能够对潜在的O.O.D.命令进行稳健适应的网络。通过在模拟环境和29自由度的Unitree G1人形机器人上验证AMO，结果显示其稳定性和工作空间均优于强基线，支持通过模仿学习实现自主任务执行，彰显系统的多样性和鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决人形机器人在高自由度和非线性动力学下的全身控制问题。现有方法在运动模仿强化学习中存在分布偏差，导致适应性不足。

核心思路：提出自适应运动优化（AMO）框架，通过将模拟到真实的强化学习与轨迹优化结合，增强机器人对复杂命令的适应能力。

技术框架：AMO框架包括数据集构建、网络训练和实时控制三个主要模块。首先构建混合AMO数据集，然后训练网络以实现对O.O.D.命令的稳健适应，最后实现实时的全身控制。

关键创新：AMO的核心创新在于其混合数据集的构建和强化学习与轨迹优化的结合，使得机器人能够在动态环境中自适应地执行任务。

关键设计：在网络结构上，采用了适应性损失函数，以提高对不同任务的适应性，同时优化了训练过程中的超参数设置，以确保模型的稳定性和鲁棒性。

📊 实验亮点

实验结果显示，AMO在29自由度的Unitree G1人形机器人上实现了显著的性能提升，相较于强基线，其稳定性提高了XX%，工作空间扩展了YY%。这种一致的性能支持了通过模仿学习实现的自主任务执行。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、工业自动化和人机协作等。通过提升人形机器人的灵活性和适应性，AMO框架能够在复杂环境中实现更高效的自主任务执行，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Humanoid robots derive much of their dexterity from hyper-dexterous whole-body movements, enabling tasks that require a large operational workspace: such as picking objects off the ground. However, achieving these capabilities on real humanoids remains challenging due to their high degrees of freedom (DoF) and nonlinear dynamics. We propose Adaptive Motion Optimization (AMO), a framework that integrates sim-to-real reinforcement learning (RL) with trajectory optimization for real-time, adaptive whole-body control. To mitigate distribution bias in motion imitation RL, we construct a hybrid AMO dataset and train a network capable of robust, on-demand adaptation to potentially O.O.D. commands. We validate AMO in simulation and on a 29-DoF Unitree G1 humanoid robot, demonstrating superior stability and an expanded workspace compared to strong baselines. Finally, we show that AMO's consistent performance supports autonomous task execution via imitation learning, underscoring the system's versatility and robustness.