Stabilizing Humanoid Robot Trajectory Generation via Physics-Informed Learning and Control-Informed Steering
作者: Evelyn D'Elia, Paolo Maria Viceconte, Lorenzo Rapetti, Diego Ferigo, Giulio Romualdi, Giuseppe L'Erario, Raffaello Camoriano, Daniele Pucci
分类: cs.RO, cs.LG, eess.SY
发布日期: 2025-09-29
备注: This paper has been accepted for publication at the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Hangzhou, China, 2025
💡 一句话要点
提出一种融合物理信息学习与控制引导的人形机器人轨迹生成方法，提升轨迹稳定性和物理可行性。
🎯 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: 人形机器人 轨迹生成 模仿学习 物理信息学习 控制引导 稳定性 物理约束
📋 核心要点
- 现有模仿学习方法在人形机器人轨迹生成中缺乏对物理定律的约束，导致轨迹不稳定和违反物理约束。
- 该方法融合物理先验知识到模仿学习中，并在推理阶段使用比例-积分控制器来减小轨迹漂移。
- 实验表明，该方法在ergoCub机器人上有效，提高了轨迹的准确性和物理约束一致性，且兼容多种控制器。
📝 摘要（中文）
人形机器人控制领域的新趋势是利用模仿学习从人类数据中生成平滑、类人的轨迹。然而，这些方法受限于运动数据的数量，并且没有结合关于系统及其与环境交互的物理定律的先验知识。因此，它们可能违反这些定律，导致轨迹发散和滑动接触，从而限制了现实世界的稳定性。本文提出了一种双管齐下的学习策略来解决这些限制，该策略利用了已知的系统物理特性和基本的控制原理。首先，在监督模仿学习期间编码物理先验，以促进轨迹的可行性。其次，通过将比例-积分控制器直接应用于生成的输出状态，从而在推理时最小化漂移。在ergoCub人形机器人的各种运动行为上验证了该方法，其中物理信息损失鼓励零接触足部速度。实验表明，该方法与真实机器人上的多个控制器兼容，并显著提高了生成轨迹的准确性和物理约束一致性。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于模仿学习的人形机器人轨迹生成方法，虽然能够生成类人的平滑轨迹，但严重依赖于大量的运动数据，并且忽略了机器人系统的物理特性和环境交互的物理定律。这导致生成的轨迹可能违反物理约束，例如足部滑动，从而导致机器人运动不稳定，限制了其在真实世界中的应用。
核心思路：本文的核心思路是将物理先验知识融入到模仿学习的过程中，并在轨迹生成后利用控制方法进行修正，从而提高轨迹的物理可行性和稳定性。具体来说，通过在损失函数中加入物理约束项，引导模型学习符合物理规律的轨迹。同时，在推理阶段，使用比例-积分（PI）控制器对生成的轨迹进行修正，以减小轨迹漂移。
技术框架：该方法主要包含两个阶段：1) 物理信息模仿学习阶段：利用监督学习训练轨迹生成模型，同时在损失函数中加入物理约束项，例如零接触足部速度约束。2) 控制引导的轨迹修正阶段：在推理阶段，利用训练好的轨迹生成模型生成轨迹，然后使用PI控制器对生成的轨迹进行修正，以减小轨迹漂移，提高轨迹的稳定性。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将物理先验知识和控制理论相结合，用于人形机器人轨迹生成。传统的模仿学习方法往往忽略了物理约束，而该方法通过在损失函数中加入物理约束项，使得模型能够学习到符合物理规律的轨迹。同时，利用PI控制器对生成的轨迹进行修正，进一步提高了轨迹的稳定性和鲁棒性。
关键设计：在物理信息模仿学习阶段，关键的设计在于物理约束项的选择和权重设置。论文中选择零接触足部速度作为物理约束，并通过调整其权重来平衡模仿学习和物理约束之间的关系。在控制引导的轨迹修正阶段，关键的设计在于PI控制器的参数调整，需要根据具体的机器人系统和运动任务进行优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够显著提高生成轨迹的准确性和物理约束一致性。具体来说，通过加入物理信息损失，可以有效降低足部滑动，提高轨迹的稳定性。此外，该方法与真实机器人上的多个控制器兼容，验证了其在实际应用中的可行性。与传统的模仿学习方法相比，该方法能够生成更加稳定和可靠的轨迹。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种人形机器人的运动控制，尤其是在复杂地形或需要高精度运动的任务中。例如，可以用于人形机器人在灾难救援、工业制造、医疗康复等领域的应用，提高机器人的自主性和适应性，使其能够更好地完成各种任务。此外，该方法还可以推广到其他类型的机器人系统，例如四足机器人、机械臂等。
📄 摘要（原文）
Recent trends in humanoid robot control have successfully employed imitation learning to enable the learned generation of smooth, human-like trajectories from human data. While these approaches make more realistic motions possible, they are limited by the amount of available motion data, and do not incorporate prior knowledge about the physical laws governing the system and its interactions with the environment. Thus they may violate such laws, leading to divergent trajectories and sliding contacts which limit real-world stability. We address such limitations via a two-pronged learning strategy which leverages the known physics of the system and fundamental control principles. First, we encode physics priors during supervised imitation learning to promote trajectory feasibility. Second, we minimize drift at inference time by applying a proportional-integral controller directly to the generated output state. We validate our method on various locomotion behaviors for the ergoCub humanoid robot, where a physics-informed loss encourages zero contact foot velocity. Our experiments demonstrate that the proposed approach is compatible with multiple controllers on a real robot and significantly improves the accuracy and physical constraint conformity of generated trajectories.