Architecture Is All You Need: Diversity-Enabled Sweet Spots for Robust Humanoid Locomotion

📄 arXiv: 2510.14947v2 📥 PDF

作者: Blake Werner, Lizhi Yang, Aaron D. Ames

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG, eess.SY

发布日期: 2025-10-16 (更新: 2025-10-19)

备注: 8 pages

💡 一句话要点

提出分层控制架构，提升人形机器人复杂地形的鲁棒运动性能

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 人形机器人 鲁棒运动 分层控制 深度学习 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有端到端方法在复杂地形中人形机器人运动控制方面存在鲁棒性不足的问题，难以平衡快速稳定和慢速决策。
  2. 论文提出分层控制架构，将高速本体感受稳定器与低速感知策略分离，实现时间尺度上的解耦，提升鲁棒性。
  3. 实验表明，分层策略在仿真和真实机器人上均优于单阶段方法，成功完成楼梯和边缘等复杂任务。

📝 摘要（中文）

在非结构化环境中实现鲁棒的人形机器人运动，需要平衡快速的底层稳定控制和较慢的感知决策。本文提出一种简单的分层控制架构（LCA），它由一个高速率的本体感受稳定器和一个低速率的紧凑感知策略组成。实验表明，相比于单体端到端设计，即使使用最小的感知编码器，分层策略也能实现更鲁棒的性能。通过两阶段训练课程（盲稳定器预训练和感知微调），分层策略在仿真和硬件上始终优于单阶段替代方案。在Unitree G1人形机器人上，该方法成功完成了单阶段感知策略失败的楼梯和边缘任务。这些结果表明，时间尺度的架构分离，而非网络规模或复杂性，是实现鲁棒的感知条件运动的关键。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决人形机器人在非结构化环境中鲁棒运动的问题。现有的端到端方法通常难以在快速的底层稳定控制和较慢的感知决策之间取得平衡，导致在复杂地形中容易失败。这些方法往往需要大量的训练数据和复杂的网络结构，泛化能力较差。

核心思路：论文的核心思路是将控制架构分解为两个层次：一个高速率的本体感受稳定器和一个低速率的感知策略。这种分层设计允许稳定器专注于快速响应和平衡，而感知策略则可以更专注于环境理解和路径规划。通过解耦这两个层次，可以更容易地训练和优化每个层次，从而提高整体的鲁棒性。

技术框架：整体架构是一个两层的控制系统。第一层是高速率的本体感受稳定器，它接收机器人的关节角度、速度等信息，并输出力矩指令以保持平衡。第二层是低速率的感知策略，它接收来自视觉或其他传感器的信息，并输出目标姿态或运动指令。稳定器的输出作为感知策略的输入，形成一个闭环控制系统。训练过程分为两个阶段：首先预训练稳定器，使其能够在没有感知信息的情况下保持平衡；然后，固定稳定器的参数，训练感知策略，使其能够根据环境信息调整机器人的运动。

关键创新：最重要的技术创新点在于架构本身，即分层控制架构。与传统的单体端到端方法相比，这种架构能够更好地解耦控制任务，从而提高鲁棒性和泛化能力。此外，两阶段训练课程也是一个重要的创新，它允许分别优化稳定器和感知策略，从而更容易地训练复杂的控制系统。

关键设计：稳定器通常采用基于模型的控制方法，例如二次规划（QP）或模型预测控制（MPC）。感知策略可以使用各种机器学习算法，例如深度神经网络或强化学习。关键的参数设置包括稳定器的控制频率、感知策略的输入特征、以及训练过程中的学习率和优化器。损失函数通常包括平衡误差、跟踪误差和运动平滑性约束。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在Unitree G1人形机器人上成功完成了楼梯和边缘等复杂任务，而单阶段感知策略则失败。在仿真环境中，分层策略的性能也明显优于单阶段方法。这些结果表明，分层控制架构能够显著提高人形机器人在复杂环境中的运动鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种人形机器人应用场景，例如搜救、物流、建筑和家庭服务。通过提高人形机器人在复杂环境中的运动鲁棒性，可以使其在这些场景中执行更复杂的任务，例如在灾难现场搜寻幸存者、在仓库中搬运货物、或在建筑工地进行巡检。此外，该方法还可以推广到其他类型的机器人，例如四足机器人和轮式机器人。

📄 摘要（原文）

Robust humanoid locomotion in unstructured environments requires architectures that balance fast low-level stabilization with slower perceptual decision-making. We show that a simple layered control architecture (LCA), a proprioceptive stabilizer running at high rate, coupled with a compact low-rate perceptual policy, enables substantially more robust performance than monolithic end-to-end designs, even when using minimal perception encoders. Through a two-stage training curriculum (blind stabilizer pretraining followed by perceptual fine-tuning), we demonstrate that layered policies consistently outperform one-stage alternatives in both simulation and hardware. On a Unitree G1 humanoid, our approach succeeds across stair and ledge tasks where one-stage perceptual policies fail. These results highlight that architectural separation of timescales, rather than network scale or complexity, is the key enabler for robust perception-conditioned locomotion.