Coordinated Humanoid Manipulation with Choice Policies
作者: Haozhi Qi, Yen-Jen Wang, Toru Lin, Brent Yi, Yi Ma, Koushil Sreenath, Jitendra Malik
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-12-31
备注: Code and Website: https://choice-policy.github.io/
💡 一句话要点
提出模块化遥操作与选择策略以解决人形机器人协调问题
🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人形机器人 模块化遥操作 选择策略 模仿学习 手眼协调 多模态行为 协调控制
📋 核心要点
- 核心问题：现有的人形机器人控制方法在实现头、手、腿的整体协调方面存在显著挑战，难以在复杂环境中有效操作。
- 方法要点：本文提出的模块化遥操作接口与选择策略结合，能够高效地分解和学习人形机器人的控制任务。
- 实验或效果：在实际任务中，选择策略显著提升了性能，超越了传统的扩散策略和行为克隆方法，验证了手眼协调的重要性。
📝 摘要（中文）
人形机器人在以人为中心的环境中具有巨大的应用潜力，但实现头部、手部和腿部的整体协调仍然是一个重大挑战。本文提出了一种结合模块化遥操作接口与可扩展学习框架的系统，以解决这一问题。遥操作设计将人形控制分解为直观的子模块，包括手眼协调、抓取原语、臂端执行器跟踪和运动。这种模块化设计使我们能够高效收集高质量的示范数据。基于此，我们引入了选择策略，这是一种模仿学习方法，能够生成多个候选动作并学习对其进行评分。我们在洗碗机装载和白板擦拭的全身运动操作任务上验证了该方法，实验结果表明选择策略显著优于扩散策略和标准行为克隆。此外，结果还表明手眼协调在长时间任务中的成功至关重要。我们的工作展示了在非结构化环境中进行协调人形操作的数据收集与学习的可行路径。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决人形机器人在复杂环境中实现头部、手部和腿部的协调控制问题。现有方法往往难以高效处理多模态行为，导致操作不够灵活和准确。
核心思路：论文提出了一种模块化遥操作设计，将人形控制任务分解为多个直观的子模块，从而提高数据收集的效率和学习的效果。通过引入选择策略，能够生成多个候选动作并对其进行评分，增强了模型的决策能力。
技术框架：整体架构包括遥操作接口和选择策略两个主要部分。遥操作接口负责手眼协调、抓取原语、臂端执行器跟踪和运动等子模块的实现，而选择策略则通过模仿学习生成和评分候选动作，支持快速推理和多模态行为建模。
关键创新：最重要的技术创新在于选择策略的引入，它与传统的行为克隆和扩散策略相比，能够更有效地处理多模态行为，并在长时间任务中表现出更好的协调性。
关键设计：在设计中，选择策略通过高质量示范数据进行训练，采用特定的损失函数来优化候选动作的评分机制，确保模型能够快速适应复杂的操作任务。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，选择策略在洗碗机装载和白板擦拭任务中显著优于扩散策略和标准行为克隆，提升幅度达到XX%（具体数据未知）。此外，手眼协调在长时间任务中的重要性得到了验证，进一步强调了该方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括家庭服务机器人、工业自动化和人机协作等场景。通过实现更高效的协调操作，机器人能够在复杂和动态的环境中更好地执行任务，提升人类生活质量和工作效率。未来，该方法有望推动人形机器人在更多实际应用中的落地。
📄 摘要（原文）
Humanoid robots hold great promise for operating in human-centric environments, yet achieving robust whole-body coordination across the head, hands, and legs remains a major challenge. We present a system that combines a modular teleoperation interface with a scalable learning framework to address this problem. Our teleoperation design decomposes humanoid control into intuitive submodules, which include hand-eye coordination, grasp primitives, arm end-effector tracking, and locomotion. This modularity allows us to collect high-quality demonstrations efficiently. Building on this, we introduce Choice Policy, an imitation learning approach that generates multiple candidate actions and learns to score them. This architecture enables both fast inference and effective modeling of multimodal behaviors. We validate our approach on two real-world tasks: dishwasher loading and whole-body loco-manipulation for whiteboard wiping. Experiments show that Choice Policy significantly outperforms diffusion policies and standard behavior cloning. Furthermore, our results indicate that hand-eye coordination is critical for success in long-horizon tasks. Our work demonstrates a practical path toward scalable data collection and learning for coordinated humanoid manipulation in unstructured environments.