Locomotion Beyond Feet

📄 arXiv: 2601.03607v1 📥 PDF

作者: Tae Hoon Yang, Haochen Shi, Jiacheng Hu, Zhicong Zhang, Daniel Jiang, Weizhuo Wang, Yao He, Zhen Wu, Yuming Chen, Yifan Hou, Monroe Kennedy, Shuran Song, C. Karen Liu

分类: cs.RO

发布日期: 2026-01-07

备注: Project website: https://locomotion-beyond-feet.github.io/

💡 一句话要点

提出Locomotion Beyond Feet，实现复杂地形下全身人形机器人运动

🎯 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) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 人形机器人 全身运动 复杂地形 强化学习 关键帧动画

📋 核心要点

  1. 现有的人形机器人运动方法主要依赖于腿部，忽略了在复杂环境中手、膝盖和肘部等额外接触点对稳定性的贡献。
  2. 该论文结合基于物理的关键帧动画和强化学习，利用关键帧编码人类运动知识，并通过强化学习生成鲁棒的运动。
  3. 实验结果表明，该方法能够使人形机器人在各种复杂地形中实现全身运动，并具有良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为“Locomotion Beyond Feet”的综合系统，用于实现人形机器人在极端复杂地形上的全身运动，包括椅子下的低矮空间、及膝高的墙壁、及膝高的平台以及陡峭的上下楼梯。该方法解决了两个关键挑战：富接触运动规划和跨多样化地形的泛化。为此，我们将基于物理的关键帧动画与强化学习相结合。关键帧编码了人类的运动技能知识，具有特定于机器人的特性，并且可以在仿真或硬件上轻松验证，而强化学习将这些参考转化为鲁棒的、物理上精确的运动。我们进一步采用了一个分层框架，该框架由特定于地形的运动跟踪策略、故障恢复机制和基于视觉的技能规划器组成。真实世界的实验表明，“Locomotion Beyond Feet”实现了鲁棒的全身运动，并推广到不同的障碍物尺寸、障碍物实例和地形序列。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人形机器人运动方法主要依赖于腿部运动，在复杂地形中难以保持稳定性和灵活性。这些方法无法充分利用身体的其他部位（如手、膝盖、肘部）来建立额外的接触点，从而限制了机器人的运动能力。因此，需要一种能够实现全身运动，并在各种复杂地形中具有鲁棒性的方法。

核心思路：该论文的核心思路是将基于物理的关键帧动画与强化学习相结合。关键帧动画用于编码人类的运动技能知识，并提供运动的参考轨迹。强化学习则用于将这些参考轨迹转化为鲁棒的、物理上精确的运动。通过这种方式，可以充分利用人类的先验知识，并利用强化学习的自适应能力，从而实现全身运动的鲁棒性和泛化能力。

技术框架：该方法采用了一个分层框架，包括以下几个主要模块：1) 地形特定的运动跟踪策略：根据不同的地形选择合适的运动策略。2) 故障恢复机制：在运动过程中，如果出现故障，能够及时进行恢复。3) 基于视觉的技能规划器：利用视觉信息来规划机器人的运动技能。整体流程是，首先利用视觉信息识别地形，然后选择合适的运动策略，并利用关键帧动画生成参考轨迹，最后利用强化学习将参考轨迹转化为鲁棒的运动。

关键创新：该论文最重要的技术创新点在于将基于物理的关键帧动画与强化学习相结合。这种方法既利用了人类的先验知识，又利用了强化学习的自适应能力，从而实现了全身运动的鲁棒性和泛化能力。与现有方法相比，该方法能够更好地利用身体的其他部位来建立额外的接触点，从而提高了机器人在复杂地形中的运动能力。

关键设计：关键帧动画的设计需要根据具体的机器人和地形进行调整。强化学习的奖励函数需要仔细设计，以鼓励机器人学习到鲁棒的运动。此外，还需要设计合适的故障恢复机制，以应对运动过程中可能出现的各种问题。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中没有详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

真实世界的实验表明，“Locomotion Beyond Feet”实现了鲁棒的全身运动，并推广到不同的障碍物尺寸、障碍物实例和地形序列。虽然论文中没有给出具体的性能数据和对比基线，但实验结果表明该方法在复杂地形下的运动能力和泛化能力方面具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于搜救、勘探、建筑等领域，使人形机器人能够在复杂和危险的环境中执行任务。例如，在灾难现场，机器人可以利用全身运动能力穿越废墟，搜寻幸存者。在建筑工地，机器人可以协助工人进行高空作业或搬运重物。该研究的未来影响在于，它为人形机器人在复杂环境中的应用奠定了基础，并有望推动人形机器人技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Most locomotion methods for humanoid robots focus on leg-based gaits, yet natural bipeds frequently rely on hands, knees, and elbows to establish additional contacts for stability and support in complex environments. This paper introduces Locomotion Beyond Feet, a comprehensive system for whole-body humanoid locomotion across extremely challenging terrains, including low-clearance spaces under chairs, knee-high walls, knee-high platforms, and steep ascending and descending stairs. Our approach addresses two key challenges: contact-rich motion planning and generalization across diverse terrains. To this end, we combine physics-grounded keyframe animation with reinforcement learning. Keyframes encode human knowledge of motor skills, are embodiment-specific, and can be readily validated in simulation or on hardware, while reinforcement learning transforms these references into robust, physically accurate motions. We further employ a hierarchical framework consisting of terrain-specific motion-tracking policies, failure recovery mechanisms, and a vision-based skill planner. Real-world experiments demonstrate that Locomotion Beyond Feet achieves robust whole-body locomotion and generalizes across obstacle sizes, obstacle instances, and terrain sequences.