HumanoidExo: Scalable Whole-Body Humanoid Manipulation via Wearable Exoskeleton

📄 arXiv: 2510.03022v1 📥 PDF

作者: Rui Zhong, Yizhe Sun, Junjie Wen, Jinming Li, Chuang Cheng, Wei Dai, Zhiwen Zeng, Huimin Lu, Yichen Zhu, Yi Xu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-03

💡 一句话要点

HumanoidExo：通过可穿戴外骨骼实现可扩展的全身人形机器人操作

🎯 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 外骨骼 运动迁移 策略学习 全身控制

📋 核心要点

  1. 人形机器人策略学习面临数据瓶颈，真实世界数据收集困难且成本高昂，限制了模型泛化能力。
  2. HumanoidExo系统通过可穿戴外骨骼将人类运动高效迁移至人形机器人，缩小具身差距，增加数据量。
  3. 实验表明，HumanoidExo能使机器人仅通过少量真实数据学习复杂控制，甚至仅通过外骨骼数据学习新技能。

📝 摘要（中文）

人形机器人策略学习的一个重要瓶颈是获取大规模、多样化的数据集，因为收集可靠的真实世界数据仍然既困难又成本高昂。为了解决这个限制，我们引入了HumanoidExo，这是一种新颖的系统，可以将人类运动转移到全身人形机器人数据。HumanoidExo提供了一种高效的解决方案，最大限度地减少了人类演示者和机器人之间的具身差距，从而解决了全身人形机器人数据稀缺的问题。通过促进收集更大量和多样化的数据集，我们的方法显著提高了人形机器人在动态、真实场景中的性能。我们在三个具有挑战性的真实世界任务中评估了我们的方法：桌面操作、与站立-下蹲运动相结合的操作以及全身操作。我们的结果经验性地表明，HumanoidExo是真实机器人数据的重要补充，因为它使人形机器人策略能够推广到新的环境，仅从五个真实机器人演示中学习复杂的全身控制，甚至仅从HumanoidExo数据中获得新技能（即行走）。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人形机器人策略学习方法受限于真实世界数据的稀缺性和收集成本高昂。这导致模型难以泛化到新的环境，并且难以学习复杂的全身控制技能。现有的方法通常需要大量的真实世界数据，或者依赖于仿真数据，但仿真数据与真实世界存在差距，导致策略在真实机器人上的表现不佳。

核心思路：HumanoidExo的核心思路是通过可穿戴外骨骼捕捉人类的全身运动，并将这些运动数据转移到人形机器人上。这种方法可以有效地缩小人类演示者和机器人之间的具身差距，从而生成高质量的机器人训练数据。通过这种方式，可以显著减少对大量真实机器人数据的依赖，并提高人形机器人的学习效率和泛化能力。

技术框架：HumanoidExo系统包含一个可穿戴外骨骼和一个数据转移模块。外骨骼用于捕捉人类的全身运动，包括关节角度、位置和速度等信息。数据转移模块负责将这些运动数据映射到人形机器人的控制指令。整个流程包括：1) 人类穿戴外骨骼进行演示；2) 外骨骼捕捉运动数据；3) 数据转移模块将运动数据转换为机器人控制指令；4) 机器人执行相应的动作。

关键创新：HumanoidExo的关键创新在于其高效的数据生成能力和最小化的具身差距。与传统的机器人示教方法相比，HumanoidExo可以更快速、更方便地生成大量的全身运动数据。此外，通过外骨骼直接捕捉人类运动，可以有效地减少仿真数据与真实世界之间的差距，从而提高策略在真实机器人上的表现。

关键设计：HumanoidExo的关键设计包括外骨骼的结构设计和数据转移算法。外骨骼需要轻便、舒适，并且能够准确地捕捉人类的运动。数据转移算法需要考虑人类和机器人之间的运动学差异，并进行适当的调整和优化。论文中可能涉及具体的映射函数、滤波算法或其他优化策略，但具体细节未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，HumanoidExo能够显著提高人形机器人的学习效率和泛化能力。通过HumanoidExo生成的数据，人形机器人仅需5个真实机器人演示即可学习复杂的全身控制技能。更令人印象深刻的是，人形机器人甚至可以仅通过HumanoidExo数据学习新的技能，例如行走。这些结果表明，HumanoidExo是真实机器人数据的重要补充，能够有效解决人形机器人策略学习中的数据瓶颈。

🎯 应用场景

HumanoidExo技术可广泛应用于人形机器人的控制策略学习、运动技能获取和人机协作等领域。它能够加速人形机器人在复杂环境中的部署，例如在灾难救援、医疗辅助、智能制造等场景中，人形机器人可以利用该技术快速学习并执行各种任务，从而提高工作效率和安全性。未来，该技术有望推动人形机器人更广泛的应用，并促进人机共融发展。

📄 摘要（原文）

A significant bottleneck in humanoid policy learning is the acquisition of large-scale, diverse datasets, as collecting reliable real-world data remains both difficult and cost-prohibitive. To address this limitation, we introduce HumanoidExo, a novel system that transfers human motion to whole-body humanoid data. HumanoidExo offers a high-efficiency solution that minimizes the embodiment gap between the human demonstrator and the robot, thereby tackling the scarcity of whole-body humanoid data. By facilitating the collection of more voluminous and diverse datasets, our approach significantly enhances the performance of humanoid robots in dynamic, real-world scenarios. We evaluated our method across three challenging real-world tasks: table-top manipulation, manipulation integrated with stand-squat motions, and whole-body manipulation. Our results empirically demonstrate that HumanoidExo is a crucial addition to real-robot data, as it enables the humanoid policy to generalize to novel environments, learn complex whole-body control from only five real-robot demonstrations, and even acquire new skills (i.e., walking) solely from HumanoidExo data.