Humanoid Goalkeeper: Learning from Position Conditioned Task-Motion Constraints

📄 arXiv: 2510.18002v1 📥 PDF

作者: Junli Ren, Junfeng Long, Tao Huang, Huayi Wang, Zirui Wang, Feiyu Jia, Wentao Zhang, Jingbo Wang, Ping Luo, Jiangmiao Pang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-20

💡 一句话要点

提出基于位置条件任务-运动约束的人形机器人守门员强化学习框架

🎯 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) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 人形机器人 强化学习 运动控制 对抗学习 人类运动先验

📋 核心要点

  1. 人形机器人守门面临生成自然运动和覆盖更大范围的挑战，现有方法依赖遥操作或固定运动跟踪。
  2. 该方法通过强化学习学习端到端策略，并利用对抗学习将人类运动先验知识融入训练中。
  3. 实验表明，该方法使人形机器人能够敏捷、自主且自然地拦截快速移动的球，并泛化到其他任务。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于真实场景中人形机器人自主守门员的强化学习框架。与四足机器人相比，人形机器人守门面临两大挑战：生成自然、类人的全身运动，以及在相同反应时间内覆盖更广的防守范围。不同于依赖遥操作或固定运动跟踪的现有方法，本文方法学习一个端到端的强化学习策略，实现完全自主、高动态和类人的人机交互。通过对抗学习，我们将多个基于感知输入的人类运动先验知识融入强化学习训练中。实验结果表明，该方法能够使人形机器人成功、敏捷、自主且自然地拦截快速移动的球。此外，该方法还可泛化到逃逸和抓取等任务。本研究为实现机器人与运动物体之间的高动态交互提供了一种实用且可扩展的解决方案，推动机器人领域朝着更具适应性和更逼真的行为发展。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决人形机器人在真实场景中自主守门的问题。现有方法主要依赖于遥操作或预定义的固定运动模式，无法实现完全自主、高动态和类人的运动控制，并且难以应对快速变化的环境和覆盖较大的防守范围。这些方法在泛化性和适应性方面存在局限性。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习（RL）训练一个端到端的策略，直接从感知输入映射到机器人动作。为了生成自然、类人的运动，论文将人类运动先验知识融入到RL训练中。通过这种方式，机器人可以学习到更符合人类习惯的运动模式，从而提高守门效率和动作的自然性。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 感知模块：用于获取环境信息，例如球的位置和速度；2) 强化学习模块：使用RL算法训练一个策略网络，该网络根据感知输入输出机器人的动作；3) 人类运动先验模块：提供人类运动数据，用于指导RL训练，生成更自然的运动；4) 对抗学习模块：使用对抗学习方法，将人类运动先验知识融入到RL训练中，使得机器人生成的运动更接近人类运动。

关键创新：最重要的技术创新点在于将人类运动先验知识通过对抗学习的方式融入到强化学习训练中。这种方法不同于传统的基于规则或优化的运动控制方法，也不同于简单的模仿学习。通过对抗学习，机器人可以学习到人类运动的内在规律，从而生成更自然、更有效的运动。

关键设计：论文中使用了位置条件任务-运动约束（Position Conditioned Task-Motion Constraints）。具体来说，论文设计了一个对抗损失函数，用于衡量机器人生成的运动与人类运动之间的差异。此外，论文还设计了一个奖励函数，用于鼓励机器人完成守门任务。网络结构方面，论文使用了深度神经网络作为策略网络，输入是感知信息，输出是机器人的关节角度或力矩。

📊 实验亮点

该研究通过真实世界实验验证了方法的有效性。实验结果表明，人形机器人能够成功拦截快速移动的球，并且动作自然流畅。此外，该方法还可泛化到逃逸和抓取等任务，展示了其良好的泛化能力。虽然论文中没有给出具体的性能数据和对比基线，但实验结果表明该方法在人形机器人自主运动控制方面具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于人形机器人在体育竞技、安保巡逻、搜救等领域的自主运动控制。通过学习人类运动先验，机器人能够更好地适应复杂环境，完成各种任务。此外，该方法还可推广到其他类型机器人的运动控制，例如服务机器人、工业机器人等，提高其智能化水平和人机交互能力。

📄 摘要（原文）

We present a reinforcement learning framework for autonomous goalkeeping with humanoid robots in real-world scenarios. While prior work has demonstrated similar capabilities on quadrupedal platforms, humanoid goalkeeping introduces two critical challenges: (1) generating natural, human-like whole-body motions, and (2) covering a wider guarding range with an equivalent response time. Unlike existing approaches that rely on separate teleoperation or fixed motion tracking for whole-body control, our method learns a single end-to-end RL policy, enabling fully autonomous, highly dynamic, and human-like robot-object interactions. To achieve this, we integrate multiple human motion priors conditioned on perceptual inputs into the RL training via an adversarial scheme. We demonstrate the effectiveness of our method through real-world experiments, where the humanoid robot successfully performs agile, autonomous, and naturalistic interceptions of fast-moving balls. In addition to goalkeeping, we demonstrate the generalization of our approach through tasks such as ball escaping and grabbing. Our work presents a practical and scalable solution for enabling highly dynamic interactions between robots and moving objects, advancing the field toward more adaptive and lifelike robotic behaviors.