E-SDS: Environment-aware See it, Do it, Sorted - Automated Environment-Aware Reinforcement Learning for Humanoid Locomotion

📄 arXiv: 2512.16446v1 📥 PDF

作者: Enis Yalcin, Joshua O'Hara, Maria Stamatopoulou, Chengxu Zhou, Dimitrios Kanoulas

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-12-18

备注: 12 pages, 3 figures, 4 tables. Accepted at RiTA 2025 (Springer LNNS)

期刊: RiTA 2025 (Springer LNNS)

💡 一句话要点

E-SDS：环境感知的人形机器人强化学习框架，实现复杂地形稳健行走

🎯 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)

关键词: 人形机器人 强化学习 视觉语言模型 环境感知 奖励函数设计

📋 核心要点

  1. 现有基于视觉语言模型的机器人运动方法缺乏环境感知，难以在复杂地形中导航。
  2. E-SDS框架融合视觉语言模型与实时地形传感器数据，自动生成奖励函数，引导强化学习。
  3. 实验表明，E-SDS在复杂地形（如楼梯）上表现出色，并显著降低了速度跟踪误差。

📝 摘要（中文）

本文提出E-SDS（Environment-aware See it, Do it, Sorted），一个环境感知的人形机器人强化学习框架，旨在解决现有基于视觉语言模型（VLM）的方法在复杂地形导航中缺乏环境感知能力的问题。E-SDS集成了VLM与实时地形传感器分析，自动生成奖励函数，从而训练出稳健的、具有感知能力的运动策略，并以示例视频作为指导。在Unitree G1人形机器人上，E-SDS在四种不同地形（简单、间隙、障碍物、楼梯）上进行了评估，结果表明，E-SDS能够成功完成下楼梯任务，而手动设计的奖励或非感知的自动化基线策略均无法完成此任务。在所有地形中，E-SDS还将速度跟踪误差降低了51.9-82.6%。该框架将奖励设计的人工工作量从数天减少到不到两小时，同时产生了更稳健和更有能力的运动策略。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于视觉语言模型的机器人运动控制方法，虽然能够利用视觉信息，但缺乏对环境的精确感知，尤其是在复杂地形中，例如楼梯、障碍物等。这导致机器人难以根据环境变化调整运动策略，从而影响其稳定性和适应性。手动设计奖励函数耗时耗力，且难以泛化到不同地形。

核心思路：E-SDS的核心思路是将视觉语言模型与实时地形传感器数据相结合，利用VLM理解任务目标，同时利用传感器数据感知环境信息。通过融合这两种信息，E-SDS能够自动生成与环境相关的奖励函数，引导强化学习算法训练出适应复杂地形的运动策略。这种方法避免了手动设计奖励函数的繁琐过程，并提高了策略的泛化能力。

技术框架：E-SDS框架主要包含以下几个模块：1) 环境感知模块：利用地形传感器（如激光雷达、深度相机）获取环境信息，并进行处理和分析，提取地形特征。2) 视觉语言模型模块：利用VLM理解任务目标，例如“下楼梯”、“避开障碍物”等，并生成相应的文本描述。3) 奖励函数生成模块：将环境感知模块提取的地形特征和VLM生成的文本描述作为输入，自动生成与环境相关的奖励函数。4) 强化学习模块：利用生成的奖励函数训练机器人运动策略。

关键创新：E-SDS的关键创新在于将视觉语言模型与实时地形传感器数据相结合，实现了环境感知的自动化奖励函数生成。与传统的基于VLM的方法相比，E-SDS能够根据环境变化动态调整奖励函数，从而训练出更稳健和适应性更强的运动策略。与手动设计奖励函数的方法相比，E-SDS大大减少了人工工作量，并提高了策略的泛化能力。

关键设计：E-SDS使用Transformer架构的VLM来理解任务目标。地形传感器数据经过滤波和特征提取后，被编码成向量表示。奖励函数生成模块使用一个神经网络，将VLM的输出和地形特征向量作为输入，输出奖励值。强化学习算法采用PPO（Proximal Policy Optimization）。具体参数设置（如学习率、折扣因子、奖励系数等）需要根据具体任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

E-SDS在Unitree G1人形机器人上进行了实验，结果表明，E-SDS能够成功完成下楼梯任务，而手动设计的奖励或非感知的自动化基线策略均无法完成此任务。在所有地形中，E-SDS还将速度跟踪误差降低了51.9-82.6%。这表明E-SDS能够显著提高机器人在复杂地形中的运动能力和稳定性。

🎯 应用场景

E-SDS框架可应用于各种人形机器人运动控制场景，尤其是在复杂和动态环境中，例如灾难救援、物流运输、家庭服务等。该框架能够帮助机器人自主适应不同的地形和任务需求，提高其工作效率和安全性。未来，E-SDS还可以扩展到其他类型的机器人，例如四足机器人、轮式机器人等。

📄 摘要（原文）

Vision-language models (VLMs) show promise in automating reward design in humanoid locomotion, which could eliminate the need for tedious manual engineering. However, current VLM-based methods are essentially "blind", as they lack the environmental perception required to navigate complex terrain. We present E-SDS (Environment-aware See it, Do it, Sorted), a framework that closes this perception gap. E-SDS integrates VLMs with real-time terrain sensor analysis to automatically generate reward functions that facilitate training of robust perceptive locomotion policies, grounded by example videos. Evaluated on a Unitree G1 humanoid across four distinct terrains (simple, gaps, obstacles, stairs), E-SDS uniquely enabled successful stair descent, while policies trained with manually-designed rewards or a non-perceptive automated baseline were unable to complete the task. In all terrains, E-SDS also reduced velocity tracking error by 51.9-82.6%. Our framework reduces the human effort of reward design from days to less than two hours while simultaneously producing more robust and capable locomotion policies.