EMP: Executable Motion Prior for Humanoid Robot Standing Upper-body Motion Imitation
作者: Haocheng Xu, Haodong Zhang, Zhenghan Chen, Rong Xiong
分类: cs.RO
发布日期: 2025-07-21
💡 一句话要点
提出基于可执行运动先验的人形机器人站立上肢动作模仿框架
🎯 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 上肢动作模仿 强化学习 可执行运动先验 站立稳定性
📋 核心要点
- 人形机器人在站立时进行上肢操作，面临稳定性和运动范围的挑战，现有方法难以兼顾。
- 论文提出可执行运动先验（EMP）模块，在强化学习框架中，根据机器人状态调整目标运动，保证稳定。
- 通过仿真和真实环境实验，验证了该框架在人形机器人上肢动作模仿中的有效性和实用性。
📝 摘要（中文）
为了支持人形机器人执行操作任务，研究在保持站立姿态的同时适应上肢运动至关重要。然而，人形机器人在站立姿态下的有限可控范围会影响整体稳定性。因此，我们提出了一种基于强化学习的框架，使人形机器人能够模仿人类的上肢运动，同时保持整体稳定性。我们的方法首先设计一个重定向网络，生成大规模的上肢运动数据集，用于训练强化学习（RL）策略，使人形机器人能够跟踪上肢运动目标，并采用领域随机化来增强鲁棒性。为了避免超出机器人的执行能力并确保安全和稳定性，我们提出了一个可执行运动先验（EMP）模块，该模块根据机器人当前的状态调整输入目标运动。这种调整提高了站立稳定性，同时最大限度地减少了运动幅度的变化。我们通过仿真和真实世界的测试评估了我们的框架，证明了它的实际适用性。
🔬 方法详解
问题定义：人形机器人在站立姿态下模仿人类上肢运动时，由于自身运动能力的限制，容易失去平衡。现有方法通常难以在保证稳定性的同时，充分利用机器人的运动能力，实现精确的动作模仿。因此，需要解决如何在机器人运动能力范围内，安全稳定地模仿上肢运动的问题。
核心思路：论文的核心思路是引入一个可执行运动先验（Executable Motion Prior, EMP）模块，该模块根据机器人的当前状态，对输入的目标运动进行调整，使其既能尽可能地接近目标运动，又不会超出机器人的运动能力范围，从而保证机器人的站立稳定性。这种方法的核心在于将机器人的运动能力作为先验知识，融入到运动控制过程中。
技术框架：整体框架包含三个主要模块：1) 重定向网络：用于生成大规模的上肢运动数据集，作为强化学习的训练数据。2) 强化学习策略：基于生成的数据集训练RL策略，使机器人能够跟踪上肢运动目标。3) 可执行运动先验（EMP）模块：根据机器人当前状态调整目标运动，确保稳定性和安全性。整个流程是：首先，通过重定向网络生成训练数据；然后，利用这些数据训练强化学习策略；最后，在实际控制过程中，EMP模块对RL策略输出的运动指令进行调整，以保证机器人的稳定。
关键创新：最重要的技术创新点在于可执行运动先验（EMP）模块的设计。EMP模块能够根据机器人的当前状态，动态地调整目标运动，使其既能尽可能地接近目标运动，又不会超出机器人的运动能力范围。这与传统的运动控制方法不同，传统方法通常只考虑目标运动，而忽略了机器人的自身限制。EMP模块的引入，使得机器人能够在保证稳定性的前提下，更好地模仿人类的上肢运动。
关键设计：EMP模块的关键设计在于如何根据机器人的状态，有效地调整目标运动。具体来说，EMP模块可能包含一个状态估计器，用于估计机器人的当前状态（例如，重心位置、关节角度等）；一个运动能力评估器，用于评估机器人在当前状态下的运动能力范围；以及一个运动调整器，用于根据状态估计和运动能力评估的结果，对目标运动进行调整。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能有所描述，但摘要中未提及。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过仿真和真实环境实验验证了所提出框架的有效性。实验结果表明，该框架能够使人形机器人在保持站立稳定的前提下，有效地模仿人类的上肢运动。具体的性能数据（例如，稳定性指标、运动模仿精度等）和对比基线（例如，传统的运动控制方法）在摘要中未提及，但实验结果证明了该框架的实际适用性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于人形机器人在复杂环境下的操作任务，例如：在家庭服务、医疗辅助、工业生产等领域，人形机器人可以模仿人类的上肢动作，完成各种精细的操作任务。通过保证机器人的站立稳定性，可以提高其在实际应用中的安全性和可靠性，从而推动人形机器人在各个领域的广泛应用。
📄 摘要（原文）
To support humanoid robots in performing manipulation tasks, it is essential to study stable standing while accommodating upper-body motions. However, the limited controllable range of humanoid robots in a standing position affects the stability of the entire body. Thus we introduce a reinforcement learning based framework for humanoid robots to imitate human upper-body motions while maintaining overall stability. Our approach begins with designing a retargeting network that generates a large-scale upper-body motion dataset for training the reinforcement learning (RL) policy, which enables the humanoid robot to track upper-body motion targets, employing domain randomization for enhanced robustness. To avoid exceeding the robot's execution capability and ensure safety and stability, we propose an Executable Motion Prior (EMP) module, which adjusts the input target movements based on the robot's current state. This adjustment improves standing stability while minimizing changes to motion amplitude. We evaluate our framework through simulation and real-world tests, demonstrating its practical applicability.