One-shot Humanoid Whole-body Motion Learning
作者: Hao Huang, Geeta Chandra Raju Bethala, Shuaihang Yuan, Congcong Wen, Anthony Tzes, Yi Fang
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-10-29
备注: 10 pages, 3 figures, 5 tables
💡 一句话要点
提出基于单样本学习的人形机器人全身运动策略训练方法
🎯 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) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 人形机器人 全身运动 单样本学习 强化学习 最优传输
📋 核心要点
- 现有全身运动学习方法依赖大量样本，数据收集成本高昂，限制了其应用。
- 利用保序最优传输计算运动距离，通过测地线插值生成中间姿势，优化后用于策略训练。
- 实验表明，该方法在CMU MoCap数据集上优于现有基线方法，性能显著提升。
📝 摘要（中文）
全身人形机器人运动是机器人领域的核心挑战，它融合了平衡、协调和适应性，以实现类人行为。然而，现有方法通常需要每个运动类别多个训练样本，导致高质量人体运动数据集的收集既费力又昂贵。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的方法，该方法仅使用单个非行走目标运动样本以及容易获得的行走运动来训练有效的人形机器人运动策略。核心思想是利用保序最优传输来计算行走和非行走序列之间的距离，然后沿测地线进行插值以生成新的中间姿势骨架，接着优化这些骨架以获得无碰撞配置，并将其重新定向到人形机器人，最后集成到模拟环境中，通过强化学习进行策略训练。在CMU MoCap数据集上的实验评估表明，我们的方法始终优于基线，并在各项指标上取得了卓越的性能。代码将在接收后发布。
🔬 方法详解
问题定义：现有的人形机器人全身运动学习方法通常需要大量的训练数据，特别是对于每个运动类别，都需要多个高质量的运动样本。这使得数据收集过程非常耗时、费力且成本高昂。因此，如何在仅有少量甚至单个目标运动样本的情况下，有效地学习人形机器人的全身运动策略，是一个亟待解决的问题。
核心思路：该论文的核心思路是利用已有的、容易获取的行走运动数据，结合单个非行走目标运动样本，通过运动序列之间的距离度量和插值，生成一系列中间运动姿态，作为强化学习的训练数据。这样，就可以在数据稀缺的情况下，训练出能够完成目标运动的人形机器人控制策略。
技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 运动距离计算：使用保序最优传输（Order-Preserving Optimal Transport）计算行走运动序列和目标运动序列之间的距离。2) 运动插值：沿着测地线在行走运动和目标运动之间进行插值，生成一系列中间姿势骨架。3) 碰撞避免与重定向：对生成的中间姿势进行优化，确保无碰撞，并将运动重定向到人形机器人模型。4) 强化学习训练：将生成的运动数据集成到模拟环境中，使用强化学习算法训练人形机器人的运动策略。
关键创新：该论文的关键创新在于利用保序最优传输来度量不同类型运动序列之间的距离，并在此基础上进行运动插值。保序最优传输能够有效地处理具有时间依赖性的运动序列，并保留运动的内在结构。此外，该方法仅需单个目标运动样本，大大降低了数据收集的成本。
关键设计：在运动距离计算中，保序最优传输的参数设置需要根据具体的运动数据进行调整，以获得最佳的距离度量效果。在运动插值过程中，测地线的选择和插值步长的设置会影响生成中间姿势的质量。在强化学习训练中，需要设计合适的奖励函数，引导机器人学习目标运动。具体的网络结构和强化学习算法的选择，需要根据具体的任务和环境进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在CMU MoCap数据集上显著优于基线方法。具体而言，该方法仅使用单个非行走目标运动样本，就能训练出性能优越的人形机器人运动策略，在各项运动指标上均取得了显著提升。这验证了该方法在数据稀缺情况下的有效性和优越性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要人形机器人执行复杂全身运动的场景，例如家庭服务、医疗康复、工业制造和娱乐表演等。通过降低对大量训练数据的依赖，该方法可以加速人形机器人在新任务中的部署，并提高其适应性和灵活性。未来，该技术有望推动人形机器人更广泛的应用。
📄 摘要（原文）
Whole-body humanoid motion represents a cornerstone challenge in robotics, integrating balance, coordination, and adaptability to enable human-like behaviors. However, existing methods typically require multiple training samples per motion category, rendering the collection of high-quality human motion datasets both labor-intensive and costly. To address this, we propose a novel approach that trains effective humanoid motion policies using only a single non-walking target motion sample alongside readily available walking motions. The core idea lies in leveraging order-preserving optimal transport to compute distances between walking and non-walking sequences, followed by interpolation along geodesics to generate new intermediate pose skeletons, which are then optimized for collision-free configurations and retargeted to the humanoid before integration into a simulated environment for policy training via reinforcement learning. Experimental evaluations on the CMU MoCap dataset demonstrate that our method consistently outperforms baselines, achieving superior performance across metrics. Code will be released upon acceptance.