Behavior Foundation Model for Humanoid Robots

📄 arXiv: 2509.13780v1 📥 PDF

作者: Weishuai Zeng, Shunlin Lu, Kangning Yin, Xiaojie Niu, Minyue Dai, Jingbo Wang, Jiangmiao Pang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-17

💡 一句话要点

提出人形机器人行为基础模型，提升通用性和泛化能力

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人形机器人 全身控制 行为基础模型 条件变分自编码器 在线蒸馏 预训练 泛化能力

📋 核心要点

  1. 现有人形机器人全身控制框架依赖任务特定奖励函数，泛化能力不足，难以应对复杂场景。
  2. 提出行为基础模型（BFM），通过预训练捕获可重用的行为知识，提升泛化能力。
  3. 实验表明，BFM在不同WBC任务中表现出强大的泛化能力，并能快速适应新行为。

📝 摘要（中文）

现有人形机器人全身控制(WBC)框架在技能多样性方面取得了显著进展，但仍然高度依赖于任务特定的奖励函数设计，并且在任务和技能之间的泛化能力有限。为了解决这些问题，本文重新审视了现有的WBC系统，并提出了行为基础模型(BFM)。BFM是一个生成模型，通过在大型行为数据集上进行预训练，来捕获人形机器人广泛且可重用的行为知识。BFM集成了掩码在线蒸馏框架和条件变分自编码器(CVAE)来建模行为分布，从而实现跨多种控制模式的灵活操作，并高效地获取新行为而无需从头开始重新训练。在模拟和物理人形机器人平台上的大量实验表明，BFM在不同的WBC任务中具有强大的泛化能力，同时能够快速适应新的行为。这些结果表明，BFM是朝着通用人形机器人控制基础模型迈出的有希望的一步。

🔬 方法详解

问题定义：现有人形机器人全身控制（WBC）框架虽然在特定任务上表现出色，但其泛化能力不足，难以适应复杂多变的真实环境。主要痛点在于对任务的高度依赖性，需要针对每个任务进行大量的奖励函数工程，这限制了其通用性和可扩展性。此外，现有方法难以快速适应新的控制模式和行为。

核心思路：本文的核心思路是将WBC问题视为一个行为生成问题，即学习如何生成能够引导机器人达到期望目标状态的行为。通过预训练一个行为基础模型（BFM），使机器人能够学习到通用的行为知识，从而在面对新的任务和控制模式时，能够快速适应并生成合适的行为。这种方法避免了为每个任务单独设计奖励函数的繁琐过程，提高了泛化能力。

技术框架：BFM的技术框架主要包含以下几个模块：1) 大规模行为数据集：用于预训练BFM，包含各种机器人行为数据。2) 条件变分自编码器（CVAE）：用于建模行为分布，学习行为的潜在表示。3) 掩码在线蒸馏框架：用于在预训练的基础上，通过在线蒸馏的方式，将预训练模型的知识迁移到新的任务和控制模式上。整体流程是先使用大规模数据集预训练CVAE，然后使用掩码在线蒸馏框架微调模型，使其适应新的任务。

关键创新：本文最重要的技术创新在于提出了行为基础模型（BFM）的概念，并将其应用于人形机器人全身控制。与传统的任务特定方法不同，BFM通过预训练学习通用的行为知识，从而提高了泛化能力和适应性。此外，掩码在线蒸馏框架使得BFM能够快速适应新的任务和控制模式，而无需从头开始重新训练。

关键设计：BFM的关键设计包括：1) CVAE的网络结构：用于学习行为的潜在表示，需要仔细设计网络结构以保证能够有效地捕获行为的特征。2) 掩码策略：在在线蒸馏过程中，需要设计合适的掩码策略，以保证能够有效地将预训练模型的知识迁移到新的任务上。3) 损失函数：需要设计合适的损失函数，以保证CVAE能够学习到高质量的行为表示，并且在线蒸馏过程能够有效地进行。

📊 实验亮点

实验结果表明，BFM在模拟和物理人形机器人平台上均表现出强大的泛化能力和适应性。在多个WBC任务中，BFM能够快速适应新的控制模式和行为，而无需从头开始重新训练。与传统的任务特定方法相比，BFM在泛化能力和训练效率方面均有显著提升。例如，在特定任务上，BFM能够达到与传统方法相当的性能，但在适应新任务时，BFM的训练时间显著缩短。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要人形机器人进行全身控制的场景，例如：远程操作、灾难救援、医疗辅助、智能制造等。通过BFM，人形机器人可以更好地适应复杂多变的真实环境，完成各种任务。未来，该技术有望推动人形机器人在更多领域的应用，并提高其智能化水平。

📄 摘要（原文）

Whole-body control (WBC) of humanoid robots has witnessed remarkable progress in skill versatility, enabling a wide range of applications such as locomotion, teleoperation, and motion tracking. Despite these achievements, existing WBC frameworks remain largely task-specific, relying heavily on labor-intensive reward engineering and demonstrating limited generalization across tasks and skills. These limitations hinder their response to arbitrary control modes and restrict their deployment in complex, real-world scenarios. To address these challenges, we revisit existing WBC systems and identify a shared objective across diverse tasks: the generation of appropriate behaviors that guide the robot toward desired goal states. Building on this insight, we propose the Behavior Foundation Model (BFM), a generative model pretrained on large-scale behavioral datasets to capture broad, reusable behavioral knowledge for humanoid robots. BFM integrates a masked online distillation framework with a Conditional Variational Autoencoder (CVAE) to model behavioral distributions, thereby enabling flexible operation across diverse control modes and efficient acquisition of novel behaviors without retraining from scratch. Extensive experiments in both simulation and on a physical humanoid platform demonstrate that BFM generalizes robustly across diverse WBC tasks while rapidly adapting to new behaviors. These results establish BFM as a promising step toward a foundation model for general-purpose humanoid control.