Humanoid World Models: Open World Foundation Models for Humanoid Robotics

📄 arXiv: 2506.01182v2 📥 PDF

作者: Muhammad Qasim Ali, Aditya Sridhar, Shahbuland Matiana, Alex Wong, Mohammad Al-Sharman

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-06-01 (更新: 2025-07-08)

💡 一句话要点

提出类人世界模型以解决类人机器人在开放世界中的规划问题

🎯 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) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 类人机器人 开放世界 世界模型 长远规划 生成模型 参数共享 掩码变换器 流匹配

📋 核心要点

  1. 现有方法在复杂开放世界环境中，类人机器人面临推理和规划能力不足的挑战。
  2. 本文提出类人世界模型（HWM），通过预测未来视频来支持类人机器人的长远规划和策略学习。
  3. 实验表明，HWM在模型大小上减少了33-53%，且对性能影响微小，适合小型实验室使用。

📝 摘要（中文）

类人机器人因其类人形态，特别适合与为人类设计的环境进行交互。然而，使类人机器人能够在复杂的开放世界环境中进行推理、规划和行动仍然是一个挑战。世界模型可以通过预测给定动作的未来结果来支持这些能力。本文介绍了类人世界模型（HWM），这是一系列轻量级的开源模型，能够预测基于类人控制令牌的未来自我中心视频。我们在100小时的类人演示上训练了两种生成模型：掩码变换器和流匹配。此外，我们探索了不同注意力机制和参数共享策略的架构变体。我们的参数共享技术将模型大小减少了33-53%，对性能或视觉保真度的影响最小。HWM旨在能够在实际的学术和小型实验室环境中进行训练和部署，例如使用1-2个GPU。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决类人机器人在开放世界中进行有效推理和规划的能力不足，现有方法在处理复杂动态环境时存在局限性。

核心思路：提出类人世界模型（HWM），通过生成未来自我中心视频来支持长远规划和策略学习，利用轻量级的模型设计以适应小型实验室的计算资源。

技术框架：HWM的整体架构包括两个主要模块：掩码变换器和流匹配模型，二者均在100小时的类人演示数据上进行训练，模型通过控制令牌生成未来视频。

关键创新：HWM的主要创新在于其轻量级设计和参数共享策略，使得模型在保持性能的同时显著减少了模型大小，与现有方法相比，提供了更高的计算效率。

关键设计：在模型设计中，采用了不同的注意力机制和参数共享策略，确保在减少模型大小的同时，保持视觉保真度和性能的稳定性。

📊 实验亮点

实验结果显示，HWM在模型大小上减少了33-53%，而性能和视觉保真度几乎未受影响。这一成果表明，HWM在资源受限的环境中仍能有效支持类人机器人的长远规划和策略学习。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能家居、服务机器人和人机交互等场景。通过提升类人机器人在开放环境中的适应能力，HWM能够为未来的机器人应用提供更为灵活和高效的解决方案，推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

Humanoid robots, with their human-like form, are uniquely suited for interacting in environments built for people. However, enabling humanoids to reason, plan, and act in complex open-world settings remains a challenge. World models, models that predict the future outcome of a given action, can support these capabilities by serving as a dynamics model in long-horizon planning and generating synthetic data for policy learning. We introduce Humanoid World Models (HWM), a family of lightweight, open-source models that forecast future egocentric video conditioned on humanoid control tokens. We train two types of generative models, Masked Transformers and Flow-Matching, on 100 hours of humanoid demonstrations. Additionally, we explore architectural variants with different attention mechanisms and parameter-sharing strategies. Our parameter-sharing techniques reduce model size by 33-53% with minimal impact on performance or visual fidelity. HWMs are designed to be trained and deployed in practical academic and small-lab settings, such as 1-2 GPUs.