GBC: Generalized Behavior-Cloning Framework for Whole-Body Humanoid Imitation

📄 arXiv: 2508.09960v1 📥 PDF

作者: Yifei Yao, Chengyuan Luo, Jiaheng Du, Wentao He, Jun-Guo Lu

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-08-13

💡 一句话要点

提出GBC框架以解决类人机器人模仿学习的通用性问题

🎯 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: 类人机器人 模仿学习 行为克隆 逆运动学 深度学习 开源平台 多机器人系统

📋 核心要点

  1. 现有的类人机器人模仿学习方法缺乏通用性，难以适应不同的机器人形态，限制了其应用。
  2. 本文提出的GBC框架通过适应性数据管道和DAgger-MMPPO算法，提供了一种从人类动作到机器人行为的统一解决方案。
  3. 实验结果表明，GBC在多个异构类人机器人上训练的策略表现优异，能够有效迁移到新动作，展示了其广泛的适用性。

📝 摘要（中文）

类人机器人技术的发展受到数据处理和学习算法在不同机器人形态之间缺乏通用性的限制。本文提出了一种通用行为克隆（GBC）框架，旨在解决这一端到端的挑战。GBC通过三项协同创新，建立了从人类动作到机器人行为的完整路径。首先，适应性数据管道利用可微分的逆运动学网络，自动将任何人类动作捕捉数据重新定向到任意类人机器人。基于此，我们的新型DAgger-MMPPO算法及其MMTransformer架构学习稳健、高保真的模仿策略。最后，整个框架作为基于Isaac Lab的高效开源平台交付，支持社区通过简单的配置脚本部署完整工作流。我们通过在多个异构类人机器人上训练策略，验证了GBC的强大和通用性，展示了优秀的性能和对新动作的迁移能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决类人机器人模仿学习中数据处理和学习算法缺乏通用性的问题。现有方法往往无法适应不同的机器人形态，导致性能不佳。

核心思路：GBC框架通过建立一个完整的从人类动作到机器人行为的路径，利用适应性数据管道和新型学习算法，旨在实现高效的模仿学习。

技术框架：GBC框架包括三个主要模块：适应性数据管道、DAgger-MMPPO算法和MMTransformer架构。适应性数据管道负责将人类动作捕捉数据转换为机器人可执行的动作，DAgger-MMPPO算法用于学习模仿策略，而MMTransformer则增强了策略的鲁棒性和保真度。

关键创新：GBC的核心创新在于其适应性数据管道和DAgger-MMPPO算法的结合，能够自动将人类动作数据重定向到不同的类人机器人，显著提高了模仿学习的通用性和效率。

关键设计：在设计中，采用了可微分的逆运动学网络来处理数据重定向，DAgger-MMPPO算法则通过多次迭代学习来优化策略，确保高保真度和鲁棒性。

📊 实验亮点

实验结果显示，GBC框架在多个异构类人机器人上训练的模仿策略表现优异，相较于基线方法，性能提升显著，能够有效迁移到新动作，验证了其通用性和高效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、娱乐机器人和人机协作等。通过提供通用的模仿学习框架，GBC能够加速类人机器人在各种复杂环境中的应用，提升其智能化水平和适应能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

The creation of human-like humanoid robots is hindered by a fundamental fragmentation: data processing and learning algorithms are rarely universal across different robot morphologies. This paper introduces the Generalized Behavior Cloning (GBC) framework, a comprehensive and unified solution designed to solve this end-to-end challenge. GBC establishes a complete pathway from human motion to robot action through three synergistic innovations. First, an adaptive data pipeline leverages a differentiable IK network to automatically retarget any human MoCap data to any humanoid. Building on this foundation, our novel DAgger-MMPPO algorithm with its MMTransformer architecture learns robust, high-fidelity imitation policies. To complete the ecosystem, the entire framework is delivered as an efficient, open-source platform based on Isaac Lab, empowering the community to deploy the full workflow via simple configuration scripts. We validate the power and generality of GBC by training policies on multiple heterogeneous humanoids, demonstrating excellent performance and transfer to novel motions. This work establishes the first practical and unified pathway for creating truly generalized humanoid controllers.