UniBYD: A Unified Framework for Learning Robotic Manipulation Across Embodiments Beyond Imitation of Human Demonstrations

📄 arXiv: 2512.11609v1 📥 PDF

作者: Tingyu Yuan, Biaoliang Guan, Wen Ye, Ziyan Tian, Yi Yang, Weijie Zhou, Yan Huang, Peng Wang, Chaoyang Zhao, Jinqiao Wang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-12-12

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

UniBYD：统一框架，超越人类模仿，学习跨形态机器人操作

🎯 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)

关键词: 机器人操作 强化学习 形态差异 统一形态表示 模仿学习 具身智能 动态PPO

📋 核心要点

  1. 现有方法难以弥合人手与机器手之间的形态差异，导致机器人操作任务性能受限，无法超越模仿人类。
  2. UniBYD 提出统一形态表示（UMR），并结合动态PPO与退火奖励，使机器人能探索适应自身形态的操作策略。
  3. UniBYD 在 UniManip 基准测试中表现出色，成功率比现有技术提高了 67.90%，展示了其优越性。

📝 摘要（中文）

在具身智能领域，机器人和人类手之间的形态差异给从人类演示中学习带来了重大挑战。尽管一些研究试图通过强化学习来弥合这一差距，但它们仍然局限于仅仅重现人类操作，导致任务性能有限。本文提出了UniBYD，一个统一的框架，它使用动态强化学习算法来发现与机器人物理特性对齐的操作策略。为了实现跨不同机器人手部形态的一致建模，UniBYD 结合了一种统一的形态表示（UMR）。基于 UMR，我们设计了一种具有退火奖励计划的动态 PPO，使强化学习能够从模仿人类演示过渡到探索更适应不同机器人形态的策略，从而超越了仅仅模仿人类手。为了解决在早期训练阶段学习人类先验知识时经常出现的失败问题，我们设计了一种基于混合马尔可夫的影子引擎，使强化学习能够以细粒度的方式模仿人类操作。为了全面评估 UniBYD，我们提出了 UniManip，这是第一个包含跨多种手部形态的机器人操作任务的基准。实验表明，成功率比当前最先进水平提高了 67.90%。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在机器人操作学习中，难以克服人手与机器手之间的形态差异，导致机器人只能模仿人类操作，无法充分利用自身优势，从而限制了任务性能。现有方法通常依赖于直接模仿学习或简单的强化学习，无法有效探索适应机器人自身形态的操作策略。

核心思路：UniBYD 的核心思路是利用统一的形态表示（UMR）来建模不同形态的机器人手，并结合动态强化学习算法，使机器人能够从模仿人类演示过渡到探索更适合自身形态的操作策略。通过这种方式，UniBYD 旨在超越单纯的人类模仿，让机器人能够学习到更高效、更鲁棒的操作策略。

技术框架：UniBYD 的整体框架包括以下几个主要模块：1) 统一形态表示（UMR）：用于建模不同机器人手的形态特征。2) 动态 PPO：一种改进的 PPO 算法，具有退火奖励计划，用于训练机器人操作策略。3) 混合马尔可夫影子引擎：用于在早期训练阶段帮助机器人模仿人类操作。训练过程首先使用影子引擎进行模仿学习，然后逐渐过渡到使用动态 PPO 进行探索学习。

关键创新：UniBYD 的关键创新在于：1) 提出了统一形态表示（UMR），能够有效地建模不同机器人手的形态特征，从而实现跨形态的知识迁移。2) 设计了动态 PPO 算法，通过退火奖励计划，使机器人能够从模仿人类演示过渡到探索更适合自身形态的操作策略。3) 提出了混合马尔可夫影子引擎，解决了早期训练阶段学习人类先验知识时容易失败的问题。

关键设计：UMR 的具体实现方式未知，但其目的是将不同机器人手的形态特征映射到一个统一的表示空间。动态 PPO 的退火奖励计划可能涉及逐渐降低模仿人类演示的奖励权重，同时增加探索自身形态优势的奖励权重。混合马尔可夫影子引擎的具体实现方式也未知，但其目的是以细粒度的方式模仿人类操作，从而提高早期训练的稳定性。

📊 实验亮点

UniBYD 在 UniManip 基准测试中取得了显著的性能提升，成功率比当前最先进水平提高了 67.90%。这一结果表明，UniBYD 能够有效地学习跨形态的机器人操作策略，并超越单纯的人类模仿。该研究为机器人操作学习提供了一种新的思路和方法。

🎯 应用场景

UniBYD 的潜在应用领域包括工业自动化、医疗机器人、家庭服务机器人等。该研究可以帮助机器人更好地适应不同的操作环境和任务需求，提高机器人的操作效率和鲁棒性。未来，UniBYD 可以扩展到更复杂的机器人系统和任务中，例如双臂协同操作、多机器人协作等。

📄 摘要（原文）

In embodied intelligence, the embodiment gap between robotic and human hands brings significant challenges for learning from human demonstrations. Although some studies have attempted to bridge this gap using reinforcement learning, they remain confined to merely reproducing human manipulation, resulting in limited task performance. In this paper, we propose UniBYD, a unified framework that uses a dynamic reinforcement learning algorithm to discover manipulation policies aligned with the robot's physical characteristics. To enable consistent modeling across diverse robotic hand morphologies, UniBYD incorporates a unified morphological representation (UMR). Building on UMR, we design a dynamic PPO with an annealed reward schedule, enabling reinforcement learning to transition from imitation of human demonstrations to explore policies adapted to diverse robotic morphologies better, thereby going beyond mere imitation of human hands. To address the frequent failures of learning human priors in the early training stage, we design a hybrid Markov-based shadow engine that enables reinforcement learning to imitate human manipulations in a fine-grained manner. To evaluate UniBYD comprehensively, we propose UniManip, the first benchmark encompassing robotic manipulation tasks spanning multiple hand morphologies. Experiments demonstrate a 67.90% improvement in success rate over the current state-of-the-art. Upon acceptance of the paper, we will release our code and benchmark at https://github.com/zhanheng-creator/UniBYD.