Learning Motion Skills with Adaptive Assistive Curriculum Force in Humanoid Robots

📄 arXiv: 2506.23125v1 📥 PDF

作者: Zhanxiang Cao, Yang Zhang, Buqing Nie, Huangxuan Lin, Haoyang Li, Yue Gao

分类: cs.RO

发布日期: 2025-06-29

备注: 8 pages, 8 figures

💡 一句话要点

提出自适应辅助课程力以加速类人机器人运动技能学习

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 类人机器人 运动技能学习 自适应辅助力 双代理系统 高维控制 机器人学习 技能获取 实验验证

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有方法在类人机器人复杂任务学习中面临效率低下和失败率高的问题。
  2. 方法要点：提出A2CF，通过双代理系统施加状态依赖的辅助力，逐步减少支持以提高机器人技能。
  3. 实验或效果：A2CF在三项基准测试中收敛速度快30%，失败率降低超过40%，并实现了无支持的稳健策略。

📝 摘要（中文）

学习复杂的类人任务策略仍然具有挑战性和吸引力。受到婴儿和运动员依赖外部支持（如父母的助步器或教练的指导）来掌握技能的启发，我们提出了A2CF：自适应辅助课程力，用于类人运动学习。A2CF训练一个双代理系统，其中专门的辅助力代理施加状态依赖的力，以引导机器人完成困难的初始动作，并随着机器人熟练度的提高逐渐减少辅助。在三项基准测试中——双足行走、编排舞蹈和后空翻——A2CF的收敛速度比基线方法快30%，失败率降低超过40%，最终产生了稳健的无支持策略。实际实验进一步表明，自适应施加的辅助力显著加速了高维机器人控制中复杂技能的获取。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决类人机器人在学习复杂运动技能时的效率低下和高失败率问题。现有方法往往无法有效引导机器人克服初始学习阶段的困难，导致学习过程缓慢且不稳定。

核心思路：论文提出的A2CF方法通过引入自适应辅助力，模仿婴儿和运动员的学习过程，利用外部支持来帮助机器人掌握复杂技能。该方法设计了一个双代理系统，逐步减少对机器人的辅助，以促进其独立学习。

技术框架：A2CF的整体架构包括两个主要模块：辅助力代理和机器人代理。辅助力代理根据机器人的状态动态调整施加的力，机器人代理则在此基础上进行自主学习。整个过程分为初始辅助阶段和逐步独立阶段。

关键创新：A2CF的核心创新在于引入了状态依赖的辅助力，这与传统的固定辅助方法不同，能够根据机器人的实时状态进行调整，从而更有效地引导学习过程。

关键设计：在技术细节上，A2CF采用了特定的损失函数来平衡辅助力的施加与机器人自主学习的进度，同时设计了适应性参数来控制辅助力的强度和减少速度，以确保机器人在学习过程中逐步适应并最终实现无辅助的独立运动。

📊 实验亮点

实验结果表明，A2CF在三项基准测试中收敛速度比基线方法快30%，失败率降低超过40%。这些结果表明，自适应施加的辅助力显著提升了机器人在高维控制中的技能获取效率，最终实现了稳健的无支持策略。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、娱乐机器人以及运动训练等场景。通过加速类人机器人掌握复杂技能的过程，A2CF有望在实际应用中提高机器人的灵活性和适应性，推动智能机器人在更多领域的应用和发展。

📄 摘要（原文）

Learning policies for complex humanoid tasks remains both challenging and compelling. Inspired by how infants and athletes rely on external support--such as parental walkers or coach-applied guidance--to acquire skills like walking, dancing, and performing acrobatic flips, we propose A2CF: Adaptive Assistive Curriculum Force for humanoid motion learning. A2CF trains a dual-agent system, in which a dedicated assistive force agent applies state-dependent forces to guide the robot through difficult initial motions and gradually reduces assistance as the robot's proficiency improves. Across three benchmarks--bipedal walking, choreographed dancing, and backflip--A2CF achieves convergence 30% faster than baseline methods, lowers failure rates by over 40%, and ultimately produces robust, support-free policies. Real-world experiments further demonstrate that adaptively applied assistive forces significantly accelerate the acquisition of complex skills in high-dimensional robotic control.