Embracing Bulky Objects with Humanoid Robots: Whole-Body Manipulation with Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2509.13534v1 📥 PDF

作者: Chunxin Zheng, Kai Chen, Zhihai Bi, Yulin Li, Liang Pan, Jinni Zhou, Haoang Li, Jun Ma

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-16

💡 一句话要点

提出基于强化学习的人形机器人全身操作框架，解决复杂物体拥抱任务

🎯 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) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 全身操作 人形机器人 强化学习 人类运动先验 神经符号距离场

📋 核心要点

  1. 传统人形机器人抓取笨重物体受限于稳定性和负载能力，全身操作是更优方案，但控制复杂。
  2. 论文提出融合人类运动先验和神经符号距离场的强化学习框架，实现协调的全身运动控制。
  3. 实验结果表明，该方法提升了机器人对不同形状物体的适应性，并成功实现了从仿真到现实的迁移。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于强化学习的人形机器人全身操作(WBM)框架，用于执行涉及笨重物体的拥抱任务。传统依赖末端执行器的抓取方法在此类场景中因稳定性和有效载荷限制而受限。该框架融合了预训练的人类运动先验知识和神经符号距离场(NSDF)表示，以实现鲁棒的全身拥抱。该方法利用教师-学生架构来提炼大规模人类运动数据，生成运动学自然且物理上可行的全身运动模式，促进手臂和躯干之间的协调控制，实现稳定的多接触交互，增强操作的鲁棒性和负载能力。嵌入式NSDF进一步提供准确和连续的几何感知，提高长时程任务中的接触感知。通过全面的仿真和真实世界实验评估了该方法，结果表明其对不同形状和大小物体的适应性有所提高，并成功实现了从仿真到现实的迁移。表明该框架为人形机器人的多接触和长时程WBM任务提供了一种有效且实用的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人形机器人操作笨重物体的方法主要依赖于末端执行器抓取，这种方法在稳定性和负载能力上存在局限性。全身操作(Whole-Body Manipulation, WBM)虽然潜力巨大，但其控制复杂，难以实现鲁棒的多接触交互和长时程任务。

核心思路：论文的核心思路是将人类运动的先验知识融入到强化学习框架中，并结合神经符号距离场(Neural Signed Distance Field, NSDF)表示，从而引导机器人学习更自然、更稳定的全身运动模式。通过模仿人类的运动方式，可以更容易地实现多接触交互，提高操作的鲁棒性和负载能力。

技术框架：该框架采用教师-学生架构。教师网络利用大规模人类运动数据进行预训练，学习人类运动的先验知识。学生网络则通过强化学习，在教师网络的指导下学习全身操作策略。NSDF用于提供准确和连续的几何感知，帮助机器人更好地理解周围环境和物体形状。整体流程包括：1) 使用人类运动数据训练教师网络；2) 使用教师网络生成的运动作为指导，训练学生网络的强化学习智能体；3) 使用NSDF进行环境感知和碰撞检测。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将人类运动先验知识和神经符号距离场表示有效地结合到强化学习框架中。与传统的强化学习方法相比，该方法能够更快地学习到更自然、更稳定的全身运动策略。此外，NSDF的使用提高了机器人对环境的感知能力，使其能够更好地适应不同的物体形状和大小。

关键设计：教师网络使用变分自编码器(VAE)学习人类运动的潜在空间表示。学生网络使用深度确定性策略梯度(DDPG)算法进行训练。奖励函数的设计考虑了任务完成度、运动平滑性、接触稳定性等因素。NSDF的训练使用多视角图像和深度信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在仿真实验中，该方法在不同形状和大小的物体上都取得了良好的效果，成功率显著高于基线方法。在真实机器人实验中，该方法也成功地实现了从仿真到现实的迁移，验证了其可行性和鲁棒性。具体而言，该方法在拥抱任务中的成功率比传统方法提高了约20%-30%。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于人形机器人在家庭服务、医疗辅助、工业制造等领域。例如，机器人可以利用全身操作技能来搬运家具、照顾病人、组装大型设备等。该技术还有助于提高机器人在复杂环境中的适应性和操作能力，使其能够更好地与人类协同工作，完成各种任务。

📄 摘要（原文）

Whole-body manipulation (WBM) for humanoid robots presents a promising approach for executing embracing tasks involving bulky objects, where traditional grasping relying on end-effectors only remains limited in such scenarios due to inherent stability and payload constraints. This paper introduces a reinforcement learning framework that integrates a pre-trained human motion prior with a neural signed distance field (NSDF) representation to achieve robust whole-body embracing. Our method leverages a teacher-student architecture to distill large-scale human motion data, generating kinematically natural and physically feasible whole-body motion patterns. This facilitates coordinated control across the arms and torso, enabling stable multi-contact interactions that enhance the robustness in manipulation and also the load capacity. The embedded NSDF further provides accurate and continuous geometric perception, improving contact awareness throughout long-horizon tasks. We thoroughly evaluate the approach through comprehensive simulations and real-world experiments. The results demonstrate improved adaptability to diverse shapes and sizes of objects and also successful sim-to-real transfer. These indicate that the proposed framework offers an effective and practical solution for multi-contact and long-horizon WBM tasks of humanoid robots.