DreamControl: Human-Inspired Whole-Body Humanoid Control for Scene Interaction via Guided Diffusion
作者: Dvij Kalaria, Sudarshan S Harithas, Pushkal Katara, Sangkyung Kwak, Sarthak Bhagat, Shankar Sastry, Srinath Sridhar, Sai Vemprala, Ashish Kapoor, Jonathan Chung-Kuan Huang
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-09-17 (更新: 2025-09-30)
备注: https://genrobo.github.io/DreamControl/ (under submission)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
DreamControl：通过引导扩散实现受人类启发的全身人形机器人场景交互控制
🎯 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) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 人形机器人控制 强化学习 扩散模型 全身运动规划 场景交互 模拟到真实迁移 运动先验
📋 核心要点
- 现有方法在复杂的人形机器人全身控制和场景交互任务中面临挑战，难以生成自然且有效的运动。
- DreamControl利用人类运动数据训练的扩散模型作为先验知识，引导强化学习策略探索更优的动作空间。
- 实验表明，DreamControl在Unitree G1机器人上成功完成了多种复杂任务，并展现出良好的模拟到真实迁移能力。
📝 摘要（中文）
我们提出了DreamControl，一种用于学习自主全身人形机器人技能的新方法。DreamControl利用了扩散模型和强化学习（RL）的优势：我们的核心创新是使用在人类运动数据上训练的扩散先验，该先验随后引导模拟中的RL策略来完成特定的目标任务（例如，打开抽屉或拾取物体）。我们证明了这种受人类运动信息指导的先验允许RL发现直接RL无法达到的解决方案，并且扩散模型固有地促进了自然外观的运动，有助于从模拟到真实的迁移。我们在Unitree G1机器人上验证了DreamControl在各种具有挑战性的任务中的有效性，这些任务涉及同时进行下半身和上半身控制以及物体交互。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决人形机器人全身控制在复杂场景交互任务中的难题。现有方法，如直接使用强化学习，往往难以探索到有效的动作空间，导致学习效率低下，且生成的动作不够自然，难以实现从模拟到真实的迁移。
核心思路：DreamControl的核心思路是利用扩散模型学习人类运动的先验知识，并将其作为指导信号，引导强化学习策略在模拟环境中进行训练。通过这种方式，机器人可以学习到更自然、更有效的运动方式，从而更好地完成场景交互任务。
技术框架：DreamControl的整体框架包含两个主要阶段：首先，使用大量人类运动数据训练一个扩散模型，该模型能够生成逼真的人类运动。然后，使用强化学习算法训练一个控制策略，该策略以扩散模型生成的运动作为指导，学习如何在特定任务中控制人形机器人。具体来说，扩散模型提供了一个运动的先验分布，强化学习策略则在这个分布的基础上进行探索，以找到最优的控制策略。
关键创新：DreamControl的关键创新在于将扩散模型和强化学习相结合，利用扩散模型学习人类运动的先验知识，并将其作为指导信号，引导强化学习策略的训练。这种方法能够有效地解决强化学习在复杂动作空间中探索困难的问题，并生成更自然、更有效的运动。
关键设计：在扩散模型的训练中，论文使用了大量的人类运动数据，并采用了一种条件扩散模型，该模型可以根据任务目标生成相应的运动。在强化学习的训练中，论文设计了一个奖励函数，该函数鼓励机器人完成任务目标，并惩罚不自然的运动。此外，论文还采用了一种 curriculum learning 的策略，逐步增加任务的难度，以提高训练的效率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
DreamControl在Unitree G1机器人上进行了实验验证，成功完成了打开抽屉、拾取物体等多个复杂任务。实验结果表明，DreamControl能够生成自然流畅的全身运动，并显著提高了任务完成的成功率。与直接使用强化学习的方法相比，DreamControl能够更快地学习到有效的控制策略，并展现出更好的模拟到真实迁移能力。
🎯 应用场景
DreamControl具有广泛的应用前景，例如在家庭服务、医疗康复、工业自动化等领域。它可以使人形机器人能够更自然、更有效地与人类和环境进行交互，从而完成各种复杂的任务。例如，机器人可以帮助老年人进行日常活动，在医院中协助医生进行手术，或者在工厂中进行装配和搬运工作。该研究为人形机器人的智能化发展奠定了基础。
📄 摘要（原文）
We introduce DreamControl, a novel methodology for learning autonomous whole-body humanoid skills. DreamControl leverages the strengths of diffusion models and Reinforcement Learning (RL): our core innovation is the use of a diffusion prior trained on human motion data, which subsequently guides an RL policy in simulation to complete specific tasks of interest (e.g., opening a drawer or picking up an object). We demonstrate that this human motion-informed prior allows RL to discover solutions unattainable by direct RL, and that diffusion models inherently promote natural looking motions, aiding in sim-to-real transfer. We validate DreamControl's effectiveness on a Unitree G1 robot across a diverse set of challenging tasks involving simultaneous lower and upper body control and object interaction. Project website at https://genrobo.github.io/DreamControl/