HANDO: Hierarchical Autonomous Navigation and Dexterous Omni-loco-manipulation

📄 arXiv: 2510.09221v1 📥 PDF

作者: Jingyuan Sun, Chaoran Wang, Mingyu Zhang, Cui Miao, Hongyu Ji, Zihan Qu, Han Sun, Bing Wang, Qingyi Si

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-10

备注: 4 pages, 2 figures, this paper has been accepted for the workshop Perception and Planning for Mobile Manipulation in Changing Environments (PM2CE) at IROS 2025

💡 一句话要点

提出HANDO框架，实现腿式机器人自主导航与灵巧全方位移动操作

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 腿式机器人 自主导航 移动操作 全身控制 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有方法难以使腿式机器人在复杂环境中无缝执行自主探索和全身协调操作。
  2. HANDO框架采用分层结构，上层负责自主导航，下层实现全身协调的移动操作。
  3. 论文初步部署了导航模块，为后续全身移动操作的精细化部署奠定基础。

📝 摘要（中文）

本文提出HANDO（分层自主导航与灵巧全方位移动操作）框架，旨在使配备机械臂的腿式机器人在非结构化环境中执行以人为中心的移动操作任务。该框架分为两层：第一层利用目标条件自主探索策略引导机器人到达语义指定的目标，例如动态环境中的黑色办公椅。第二层采用统一的全身移动操作策略，协调手臂和腿部进行精确的交互任务，例如将饮料递给坐在椅子上的人。目前已初步部署了导航模块，并将继续进行更精细的全身移动操作部署。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决腿式机器人在非结构化动态环境中，如何自主导航到指定目标并进行灵巧操作的问题。现有方法通常难以在复杂环境中实现自主探索和全身协调控制，限制了腿式机器人在实际场景中的应用。

核心思路：HANDO框架的核心思路是将任务分解为两个层次：首先，利用自主探索策略引导机器人到达目标区域；然后，通过全身协调控制实现精确的操作任务。这种分层结构简化了控制难度，提高了系统的鲁棒性。

技术框架：HANDO框架包含两个主要层级：1) 自主导航层：该层利用目标条件自主探索策略，根据语义目标（例如“黑色办公椅”）引导机器人导航。具体实现可能涉及强化学习或其他探索算法。2) 全身移动操作层：该层采用统一的全身控制策略，协调机械臂和腿部的运动，实现精确的交互任务（例如递送物品）。该层可能涉及运动规划、力控制等技术。

关键创新：HANDO框架的关键创新在于其分层结构，将复杂的移动操作任务分解为自主导航和全身协调控制两个相对独立的子任务。这种分解降低了控制的复杂性，并允许针对每个子任务采用更有效的算法。此外，框架强调了语义信息的利用，使机器人能够理解和响应人类指令。

关键设计：论文摘要中没有提供关于具体参数设置、损失函数或网络结构的详细信息。自主导航层可能使用深度强化学习，其奖励函数需要仔细设计，以鼓励探索和避免碰撞。全身移动操作层可能涉及逆运动学、动力学控制等技术，需要根据具体的机器人结构和任务进行调整。这些细节目前未知，需要在后续研究中进一步探索。

📊 实验亮点

论文初步部署了HANDO框架的导航模块，验证了其在动态环境中自主导航到语义目标的可行性。虽然摘要中没有提供具体的性能数据，但该部署为后续全身移动操作的精细化部署奠定了基础，展示了HANDO框架的潜力。

🎯 应用场景

HANDO框架具有广泛的应用前景，例如在家庭服务、医疗辅助、物流搬运等领域。配备机械臂的腿式机器人可以在复杂环境中自主完成各种任务，例如递送物品、开关门、清洁等，从而提高工作效率和生活质量。该研究为实现通用机器人奠定了基础。

📄 摘要（原文）

Seamless loco-manipulation in unstructured environments requires robots to leverage autonomous exploration alongside whole-body control for physical interaction. In this work, we introduce HANDO (Hierarchical Autonomous Navigation and Dexterous Omni-loco-manipulation), a two-layer framework designed for legged robots equipped with manipulators to perform human-centered mobile manipulation tasks. The first layer utilizes a goal-conditioned autonomous exploration policy to guide the robot to semantically specified targets, such as a black office chair in a dynamic environment. The second layer employs a unified whole-body loco-manipulation policy to coordinate the arm and legs for precise interaction tasks-for example, handing a drink to a person seated on the chair. We have conducted an initial deployment of the navigation module, and will continue to pursue finer-grained deployment of whole-body loco-manipulation.