Learning to Walk in Costume: Adversarial Motion Priors for Aesthetically Constrained Humanoids

📄 arXiv: 2509.05581v1 📥 PDF

作者: Arturo Flores Alvarez, Fatemeh Zargarbashi, Havel Liu, Shiqi Wang, Liam Edwards, Jessica Anz, Alex Xu, Fan Shi, Stelian Coros, Dennis W. Hong

分类: cs.RO, cs.AI, eess.SY

发布日期: 2025-09-06

备注: 8 pages, 11 figures, accepted at IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids) 2025

💡 一句话要点

针对审美约束人形机器人，提出基于对抗运动先验的强化学习步态控制方法

🎯 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) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 强化学习 人形机器人 运动控制 对抗运动先验 领域随机化

📋 核心要点

  1. 娱乐机器人因审美设计导致质量分布不均、运动受限，传统控制方法难以兼顾稳定性和自然运动。
  2. 采用对抗运动先验（AMP）的强化学习方法，学习自然运动的同时保证机器人物理稳定性。
  3. 通过定制的领域随机化和奖励函数，实现安全有效的从仿真到真实环境的迁移，验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于强化学习(RL)的运动系统，用于Cosmo，这是一款专为娱乐应用而定制的人形机器人。与传统人形机器人不同，娱乐机器人由于其审美驱动的设计选择而面临独特的挑战。Cosmo体现了这些挑战，其头部不成比例地大（占总质量的16%），传感能力有限，并且保护壳大大限制了运动。为了应对这些挑战，我们应用对抗运动先验(AMP)，使机器人能够在保持物理稳定性的同时学习自然外观的运动。我们开发了定制的领域随机化技术和专门的奖励结构，以确保安全的从仿真到真实环境的迁移，从而在部署期间保护有价值的硬件组件。我们的实验表明，尽管Cosmo具有极端的质量分布和运动约束，AMP仍能生成稳定的站立和行走行为。这些结果为平衡审美吸引力与功能性能的机器人建立了一个有希望的方向，表明基于学习的方法可以有效地适应审美驱动的设计约束。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决审美驱动设计的人形机器人（如Cosmo）的运动控制问题。这类机器人通常具有质量分布不均、运动范围受限等特点，传统控制方法难以同时保证运动的稳定性和自然性。现有方法在应对此类挑战时，往往需要大量人工调整参数，泛化能力较差。

核心思路：论文的核心思路是利用对抗运动先验（AMP）来指导强化学习过程，使机器人能够学习到既稳定又自然的运动。AMP通过模仿参考运动数据，为强化学习提供一个良好的先验知识，从而加速学习过程并提高运动质量。同时，通过领域随机化技术，增强模型在不同环境下的泛化能力，实现从仿真到真实环境的平滑迁移。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 运动捕捉数据：收集高质量的参考运动数据，作为AMP的先验知识。2) 强化学习环境：构建一个包含机器人模型、物理引擎和传感器模型的仿真环境。3) 对抗运动先验（AMP）：利用对抗学习方法，训练一个判别器来区分机器人的运动和参考运动，并将其作为强化学习的奖励信号。4) 强化学习算法：使用PPO等强化学习算法，训练机器人的运动策略。5) 领域随机化：在仿真环境中随机改变机器人的质量分布、摩擦系数等参数，以增强模型的泛化能力。

关键创新：论文的关键创新在于将对抗运动先验（AMP）应用于审美约束人形机器人的运动控制。与传统的强化学习方法相比，AMP能够更好地利用参考运动数据，从而学习到更自然、更稳定的运动。此外，论文还针对Cosmo机器人的特点，设计了定制的领域随机化技术和奖励函数，进一步提高了模型的性能。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 判别器网络结构：使用一个多层感知机（MLP）作为判别器，输入为机器人的关节角度、角速度等状态信息，输出为机器人运动与参考运动的相似度。2) 奖励函数设计：奖励函数包括生存奖励、运动奖励、模仿奖励和惩罚项。其中，模仿奖励由判别器输出的相似度决定，鼓励机器人学习与参考运动相似的运动。3) 领域随机化参数：随机化的参数包括机器人的质量分布、摩擦系数、地面高度等，以增强模型的鲁棒性。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于AMP的强化学习方法能够使Cosmo机器人在具有挑战性的质量分布和运动约束下，学习到稳定的站立和行走行为。与没有AMP的方法相比，该方法能够显著提高运动的自然性和稳定性。此外，通过领域随机化技术，成功实现了从仿真到真实环境的迁移，验证了该方法的实用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种娱乐机器人、服务机器人和康复机器人等领域。通过学习自然、稳定的运动，可以提升机器人的用户体验和交互能力。此外，该方法还可以应用于虚拟角色的动画生成，使其运动更加逼真自然。未来，该技术有望推动人机交互和机器人技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

We present a Reinforcement Learning (RL)-based locomotion system for Cosmo, a custom-built humanoid robot designed for entertainment applications. Unlike traditional humanoids, entertainment robots present unique challenges due to aesthetic-driven design choices. Cosmo embodies these with a disproportionately large head (16% of total mass), limited sensing, and protective shells that considerably restrict movement. To address these challenges, we apply Adversarial Motion Priors (AMP) to enable the robot to learn natural-looking movements while maintaining physical stability. We develop tailored domain randomization techniques and specialized reward structures to ensure safe sim-to-real, protecting valuable hardware components during deployment. Our experiments demonstrate that AMP generates stable standing and walking behaviors despite Cosmo's extreme mass distribution and movement constraints. These results establish a promising direction for robots that balance aesthetic appeal with functional performance, suggesting that learning-based methods can effectively adapt to aesthetic-driven design constraints.