Agility Meets Stability: Versatile Humanoid Control with Heterogeneous Data
作者: Yixuan Pan, Ruoyi Qiao, Li Chen, Kashyap Chitta, Liang Pan, Haoguang Mai, Qingwen Bu, Hao Zhao, Cunyuan Zheng, Ping Luo, Hongyang Li
分类: cs.RO
发布日期: 2025-11-21 (更新: 2025-11-24)
💡 一句话要点
AMS：融合异构数据，实现敏捷与稳定兼备的通用人形机器人控制
🎯 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: 人形机器人控制 强化学习 异构数据融合 运动跟踪 平衡控制
📋 核心要点
- 现有的人形机器人控制方法通常专注于敏捷的动态技能或对稳定性至关重要的行为，难以兼顾两者。
- AMS框架利用异构数据源（人体运动捕捉和物理约束合成运动），通过混合奖励和自适应学习策略，统一敏捷性和稳定性。
- 实验表明，AMS策略在仿真和真实机器人上均能实现敏捷运动和极限平衡，展示了其通用性和有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出AMS（Agility Meets Stability），首个在单一策略中统一动态运动跟踪和极限平衡维持的框架。核心思想是利用异构数据源：提供丰富敏捷行为的人体运动捕捉数据集，以及捕捉稳定配置的物理约束合成平衡运动。为了协调敏捷性和稳定性的不同优化目标，设计了一种混合奖励方案，对所有数据应用通用跟踪目标，仅将特定于平衡的先验知识注入到合成运动中。此外，一种基于性能驱动采样和运动特定奖励塑造的自适应学习策略，实现了跨不同运动分布的有效训练。在仿真和真实的Unitree G1人形机器人上进行了广泛验证。实验表明，单一策略可以执行跳舞和跑步等敏捷技能，同时也能执行Ip Man蹲等零样本极限平衡运动，突显了AMS作为未来人形机器人应用的多功能控制范例。
🔬 方法详解
问题定义：现有的人形机器人控制方法往往是专用的，要么擅长敏捷的动态技能，要么擅长对稳定性至关重要的行为，但无法同时兼顾两者。缺乏一个通用的控制框架，能够让人形机器人在复杂的人类环境中执行各种任务，既要能灵活运动，又要能保持平衡。
核心思路：AMS的核心思路是利用异构数据源来学习一个通用的控制策略。具体来说，利用人体运动捕捉数据来学习敏捷的运动技能，利用物理约束的合成平衡运动数据来学习稳定的平衡能力。通过将这两种数据源结合起来，并设计合适的奖励函数和训练策略，可以训练出一个既能敏捷运动又能保持平衡的控制策略。
技术框架：AMS的整体框架包括数据收集、奖励函数设计、训练策略和控制策略四个主要部分。首先，收集人体运动捕捉数据和合成平衡运动数据。然后，设计一个混合奖励函数，该函数既包含通用的跟踪目标，又包含特定于平衡的先验知识。接下来，使用一种自适应学习策略来训练控制策略，该策略可以根据性能动态地调整采样分布和奖励函数。最后，将训练好的控制策略部署到真实的人形机器人上。
关键创新：AMS最重要的技术创新点在于它能够利用异构数据源来学习一个通用的控制策略。与现有方法相比，AMS不需要针对不同的任务设计不同的控制策略，而是可以使用同一个策略来执行各种任务。此外，AMS还提出了一种自适应学习策略，该策略可以根据性能动态地调整采样分布和奖励函数，从而提高训练效率。
关键设计：混合奖励函数是AMS的关键设计之一。该函数包含两部分：一部分是通用的跟踪目标，用于鼓励机器人跟踪目标运动；另一部分是特定于平衡的先验知识，用于鼓励机器人保持平衡。自适应学习策略也是AMS的关键设计之一。该策略使用一种基于性能的采样方法，即优先采样那些性能较差的运动。此外，该策略还使用一种运动特定的奖励塑造方法，即根据运动的类型调整奖励函数的权重。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，AMS框架在仿真和真实的Unitree G1人形机器人上均取得了显著的成果。在仿真环境中，AMS策略可以成功地执行跳舞、跑步等敏捷运动，同时也能执行Ip Man蹲等零样本极限平衡运动。在真实的Unitree G1人形机器人上，AMS策略也能够实现类似的运动效果，证明了其在真实环境中的可行性和有效性。与传统的控制方法相比，AMS框架能够更好地平衡敏捷性和稳定性，从而实现更加通用的人形机器人控制。
🎯 应用场景
AMS框架具有广泛的应用前景，例如在家庭服务、医疗护理、工业自动化等领域。人形机器人可以在这些领域执行各种任务，例如搬运物品、清洁房间、协助手术等。通过AMS框架，可以让人形机器人更加灵活、安全、可靠地完成这些任务，从而提高工作效率和生活质量。未来，AMS有望成为人形机器人控制领域的一个重要范例。
📄 摘要（原文）
Humanoid robots are envisioned to perform a wide range of tasks in human-centered environments, requiring controllers that combine agility with robust balance. Recent advances in locomotion and whole-body tracking have enabled impressive progress in either agile dynamic skills or stability-critical behaviors, but existing methods remain specialized, focusing on one capability while compromising the other. In this work, we introduce AMS (Agility Meets Stability), the first framework that unifies both dynamic motion tracking and extreme balance maintenance in a single policy. Our key insight is to leverage heterogeneous data sources: human motion capture datasets that provide rich, agile behaviors, and physically constrained synthetic balance motions that capture stability configurations. To reconcile the divergent optimization goals of agility and stability, we design a hybrid reward scheme that applies general tracking objectives across all data while injecting balance-specific priors only into synthetic motions. Further, an adaptive learning strategy with performance-driven sampling and motion-specific reward shaping enables efficient training across diverse motion distributions. We validate AMS extensively in simulation and on a real Unitree G1 humanoid. Experiments demonstrate that a single policy can execute agile skills such as dancing and running, while also performing zero-shot extreme balance motions like Ip Man's Squat, highlighting AMS as a versatile control paradigm for future humanoid applications.