Realizing Text-Driven Motion Generation on NAO Robot: A Reinforcement Learning-Optimized Control Pipeline

📄 arXiv: 2506.05117v1 📥 PDF

作者: Zihan Xu, Mengxian Hu, Kaiyan Xiao, Qin Fang, Chengju Liu, Qijun Chen

分类: cs.RO

发布日期: 2025-06-05

💡 一句话要点

提出基于文本驱动的运动生成方法以解决人形机器人运动模仿问题

🎯 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) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 人形机器人 运动重定向 文本驱动 强化学习 运动模仿 角度信号网络 运动捕捉

📋 核心要点

  1. 现有的人形机器人运动模仿方法依赖于复杂的人类运动捕捉技术，难以实现灵活的运动生成。
  2. 本文提出了一种文本驱动的方法，通过角度信号网络生成关节角度，结合强化学习控制策略实现运动模仿。
  3. 实验结果显示，该方法在将文本驱动的人类运动成功转移到NAO机器人上，验证了其有效性和稳定性。

📝 摘要（中文）

人形机器人运动重定向，即将人类运动数据转移到机器人进行模仿，面临重大挑战但具有广泛的实际应用潜力。传统方法依赖于通过姿态估计或运动捕捉系统获取的人类演示数据。本文探索了一种基于文本驱动的方法，将人类运动映射到人形机器人。为了解决生成的运动表示与人形机器人运动学约束之间的固有差异，提出了一种基于规范位置和旋转损失（NPR Loss）的角度信号网络。该网络生成的关节角度作为强化学习的全身关节运动控制策略的输入，确保在执行过程中跟踪生成的运动，同时保持机器人的稳定性。实验结果表明，该方法有效地将文本驱动的人类运动成功转移到真实的人形机器人NAO上。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决人形机器人在运动模仿中面临的运动重定向问题，现有方法依赖于复杂的人类运动捕捉技术，难以灵活适应不同的运动场景。

核心思路：提出了一种基于文本驱动的运动生成方法，通过角度信号网络生成关节角度，并结合强化学习控制策略，确保机器人在执行过程中能够稳定跟踪生成的运动。

技术框架：整体架构包括文本输入、角度信号网络生成关节角度、强化学习控制策略执行运动三个主要模块。首先，输入文本描述人类运动，然后通过角度信号网络生成对应的关节角度，最后利用强化学习策略进行运动控制。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了基于规范位置和旋转损失（NPR Loss）的角度信号网络，解决了生成运动与机器人运动学约束之间的差异，确保了生成运动的可执行性。

关键设计：在网络设计中，采用了特定的损失函数（NPR Loss）来优化生成的关节角度，同时强化学习策略通过奖励机制来调整运动控制，确保机器人在执行过程中保持稳定性。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的方法成功将文本驱动的人类运动转移到NAO机器人上，验证了其有效性。与传统方法相比，该方法在运动生成的稳定性和灵活性上有显著提升，具体性能数据尚未披露。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括人形机器人在教育、娱乐和服务等场景中的运动模仿，能够提升人形机器人与人类的交互能力和适应性。未来，该方法有望推动机器人技术在更多实际应用中的发展，尤其是在需要灵活运动的场合。

📄 摘要（原文）

Human motion retargeting for humanoid robots, transferring human motion data to robots for imitation, presents significant challenges but offers considerable potential for real-world applications. Traditionally, this process relies on human demonstrations captured through pose estimation or motion capture systems. In this paper, we explore a text-driven approach to mapping human motion to humanoids. To address the inherent discrepancies between the generated motion representations and the kinematic constraints of humanoid robots, we propose an angle signal network based on norm-position and rotation loss (NPR Loss). It generates joint angles, which serve as inputs to a reinforcement learning-based whole-body joint motion control policy. The policy ensures tracking of the generated motions while maintaining the robot's stability during execution. Our experimental results demonstrate the efficacy of this approach, successfully transferring text-driven human motion to a real humanoid robot NAO.