Unveiling the Impact of Data and Model Scaling on High-Level Control for Humanoid Robots

📄 arXiv: 2511.09241v2 📥 PDF

作者: Yuxi Wei, Zirui Wang, Kangning Yin, Yue Hu, Jingbo Wang, Siheng Chen

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-12 (更新: 2025-12-07)

💡 一句话要点

提出SCHUR框架与Humanoid-Union数据集，提升人形机器人高层控制的数据与模型可扩展性。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 人形机器人 高层控制 运动生成 文本-运动对齐 大规模数据集 可扩展学习 Transformer

📋 核心要点

  1. 人形机器人学习面临数据瓶颈，现有方法难以有效利用大规模人类运动视频数据。
  2. 提出SCHUR框架，结合Humanoid-Union数据集，实现人形机器人高层控制的可扩展学习。
  3. 实验表明，SCHUR在运动生成质量和文本-运动对齐方面显著优于现有方法，并在真实机器人上验证了有效性。

📝 摘要（中文）

数据规模一直是机器人学习的关键瓶颈。对于人形机器人，人类视频和运动数据丰富且易于获取，提供了免费的大规模数据来源。此外，与运动相关的语义信息能够实现模态对齐和高层机器人控制学习。然而，如何有效地挖掘原始视频，提取机器人可学习的表示，并利用它们进行可扩展学习仍然是一个开放问题。为了解决这个问题，我们引入了Humanoid-Union，这是一个通过自主流程生成的大规模数据集，包含超过260小时的多样化、高质量的人形机器人运动数据，以及从人类运动视频中提取的语义标注。该数据集可以通过相同的流程进一步扩展。在此数据资源的基础上，我们提出了SCHUR，一个可扩展的学习框架，旨在探索大规模数据对人形机器人高层控制的影响。实验结果表明，在数据和模型扩展下，SCHUR实现了高质量的机器人运动生成和强大的文本-运动对齐，与先前方法相比，MPJPE指标下重建效果提升37%，FID指标下对齐效果提升25%。其实际效果已通过在真实人形机器人上的部署得到进一步验证。

🔬 方法详解

问题定义：人形机器人高层控制的学习面临数据规模的限制。虽然人类运动视频数据丰富，但如何有效地从这些原始视频中提取机器人可学习的表示，并将其用于可扩展的学习仍然是一个挑战。现有方法难以充分利用这些数据，导致机器人运动生成质量和文本-运动对齐效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是构建一个大规模的人形机器人运动数据集（Humanoid-Union），并在此基础上设计一个可扩展的学习框架（SCHUR）。通过自主流程生成高质量的机器人运动数据，并利用人类运动视频的语义信息进行标注，从而实现模态对齐和高层控制学习。通过数据和模型规模的扩展，提升机器人运动生成质量和文本-运动对齐效果。

技术框架：SCHUR框架包含以下主要模块：1) 数据生成管道：用于从人类运动视频中自动生成人形机器人运动数据，并进行语义标注。2) 运动生成模型：基于Transformer架构，用于学习从文本到运动的映射关系。3) 训练策略：采用大规模数据训练和模型扩展策略，以提升模型性能。整体流程是从人类视频数据开始，经过数据生成管道得到机器人运动数据和语义标注，然后利用这些数据训练运动生成模型，最终实现高层控制。

关键创新：论文的关键创新点在于：1) 提出了Humanoid-Union数据集，这是一个大规模、高质量的人形机器人运动数据集，为可扩展学习提供了数据基础。2) 设计了SCHUR框架，该框架能够有效利用大规模数据，实现高质量的机器人运动生成和强大的文本-运动对齐。3) 验证了数据和模型规模对人形机器人高层控制的影响，并证明了大规模数据和模型扩展能够显著提升模型性能。

关键设计：Humanoid-Union数据集包含超过260小时的机器人运动数据，并采用自主流程生成，保证了数据的多样性和质量。SCHUR框架中的运动生成模型基于Transformer架构，能够有效捕捉文本和运动之间的复杂关系。训练过程中，采用了大规模数据训练和模型扩展策略，例如增加Transformer的层数和隐藏单元数，以提升模型容量。损失函数包括运动重建损失和文本-运动对齐损失，用于优化运动生成质量和对齐效果。具体参数设置未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，SCHUR框架在数据和模型扩展下，实现了高质量的机器人运动生成和强大的文本-运动对齐。与先前方法相比，MPJPE指标下重建效果提升37%，FID指标下对齐效果提升25%。此外，该方法已在真实人形机器人上成功部署，验证了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种人形机器人应用场景，例如家庭服务、医疗辅助、工业制造等。通过高层控制，机器人可以根据人类指令执行复杂的任务，提高工作效率和安全性。未来，该技术有望实现更智能、更自主的人形机器人，更好地服务于人类社会。

📄 摘要（原文）

Data scaling has long remained a critical bottleneck in robot learning. For humanoid robots, human videos and motion data are abundant and widely available, offering a free and large-scale data source. Besides, the semantics related to the motions enable modality alignment and high-level robot control learning. However, how to effectively mine raw video, extract robot-learnable representations, and leverage them for scalable learning remains an open problem. To address this, we introduce Humanoid-Union, a large-scale dataset generated through an autonomous pipeline, comprising over 260 hours of diverse, high-quality humanoid robot motion data with semantic annotations derived from human motion videos. The dataset can be further expanded via the same pipeline. Building on this data resource, we propose SCHUR, a scalable learning framework designed to explore the impact of large-scale data on high-level control in humanoid robots. Experimental results demonstrate that SCHUR achieves high robot motion generation quality and strong text-motion alignment under data and model scaling, with 37\% reconstruction improvement under MPJPE and 25\% alignment improvement under FID comparing with previous methods. Its effectiveness is further validated through deployment in real-world humanoid robot.