Versatile Loco-Manipulation through Flexible Interlimb Coordination

📄 arXiv: 2506.07876v2 📥 PDF

作者: Xinghao Zhu, Yuxin Chen, Lingfeng Sun, Farzad Niroui, Simon Le Cleac'h, Jiuguang Wang, Kuan Fang

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-06-09 (更新: 2025-06-11)

💡 一句话要点

提出ReLIC以解决自主机器人灵活运动与操作问题

🎯 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: 自主机器人 肢体协调 强化学习 运动与操作 复杂任务

📋 核心要点

  1. 现有的运动与操作方法往往局限于特定任务或固定的肢体配置，缺乏灵活性与适应性。
  2. 本文提出ReLIC方法，通过自适应控制器实现肢体的灵活协调，动态分配肢体用于操作或运动。
  3. 在12个真实任务评估中，ReLIC展示出78.9%的平均成功率，显示出其出色的适应性与鲁棒性。

📝 摘要（中文）

灵活利用肢体进行运动与操作的能力对于自主机器人在非结构化环境中的应用至关重要。然而，现有的运动与操作研究往往局限于特定任务或预设的肢体配置。本文提出了一种名为Reinforcement Learning for Interlimb Coordination（ReLIC）的方法，通过灵活的肢体协调实现多样化的运动与操作。该方法的关键在于一个自适应控制器，能够根据任务需求无缝连接操作动作的执行与稳定步态的生成。通过两个控制模块的相互作用，ReLIC动态分配每个肢体用于操作或运动，并有效协调它们以实现任务成功。在模拟中使用高效的强化学习，ReLIC学习在现实世界中根据操作目标执行稳定步态。为了应对多样化和复杂的任务，我们进一步提出将学习到的控制器与不同类型的任务规范接口，包括目标轨迹、接触点和自然语言指令。经过对12个需要多样化和复杂协调模式的真实任务的评估，ReLIC平均成功率达到78.9%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决自主机器人在非结构化环境中灵活运动与操作的能力不足，现有方法往往无法适应多变的任务需求。

核心思路：ReLIC通过自适应控制器实现肢体的灵活协调，能够根据任务需求动态调整肢体的功能，既可用于操作也可用于运动。

技术框架：ReLIC的整体架构包括两个主要模块：操作控制模块和运动控制模块。操作模块负责执行具体的操作任务，而运动模块则生成稳定的步态。两个模块通过强化学习进行训练，确保在执行任务时的协调性。

关键创新：ReLIC的核心创新在于其灵活的肢体协调能力，能够根据实时任务需求动态调整肢体的使用方式，这与传统方法的固定配置有本质区别。

关键设计：在设计中，ReLIC采用了高效的强化学习算法，结合多种任务规范（如目标轨迹、接触点和自然语言指令），并通过精细的损失函数和网络结构优化控制器的性能。

📊 实验亮点

在12个真实任务的评估中，ReLIC实现了78.9%的平均成功率，显示出其在多样化和复杂协调模式下的卓越性能，相较于传统方法有显著提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、救援机器人和工业自动化等场景，能够显著提升机器人在复杂环境中的操作能力和适应性。未来，ReLIC有望推动自主机器人技术的发展，使其在更多实际应用中发挥作用。

📄 摘要（原文）

The ability to flexibly leverage limbs for loco-manipulation is essential for enabling autonomous robots to operate in unstructured environments. Yet, prior work on loco-manipulation is often constrained to specific tasks or predetermined limb configurations. In this work, we present Reinforcement Learning for Interlimb Coordination (ReLIC), an approach that enables versatile loco-manipulation through flexible interlimb coordination. The key to our approach is an adaptive controller that seamlessly bridges the execution of manipulation motions and the generation of stable gaits based on task demands. Through the interplay between two controller modules, ReLIC dynamically assigns each limb for manipulation or locomotion and robustly coordinates them to achieve the task success. Using efficient reinforcement learning in simulation, ReLIC learns to perform stable gaits in accordance with the manipulation goals in the real world. To solve diverse and complex tasks, we further propose to interface the learned controller with different types of task specifications, including target trajectories, contact points, and natural language instructions. Evaluated on 12 real-world tasks that require diverse and complex coordination patterns, ReLIC demonstrates its versatility and robustness by achieving a success rate of 78.9% on average. Videos and code can be found at https://relic-locoman.rai-inst.com.