Teaching Robots Like Dogs: Learning Agile Navigation from Luring, Gesture, and Speech
作者: Taerim Yoon, Dongho Kang, Jin Cheng, Fatemeh Zargarbashi, Yijiang Huang, Minsung Ahn, Stelian Coros, Sungjoon Choi
分类: cs.RO
发布日期: 2026-01-13
备注: 10 pages, 7 figures
💡 一句话要点
提出一种人机协作框架，通过诱导、手势和语音指令，使机器人高效学习敏捷导航。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人机协作 敏捷导航 多模态融合 强化学习 物理仿真
📋 核心要点
- 现有方法依赖大量人工数据，人机交互负担重，限制了腿式机器人在复杂环境中的导航学习。
- 提出人机协作框架，结合物理仿真、渐进式目标提示和多模态输入，提升数据效率和导航精度。
- 实验表明，该方法在多种敏捷导航场景中表现出色，仅需少量数据即可达到高成功率。
📝 摘要（中文）
本文旨在使腿式机器人能够通过物理人机引导学习如何理解人类社交线索并产生适当的行为。然而，当该过程需要大量人工提供的数据时，通过物理交互进行学习可能会给用户带来沉重的负担。为了解决这个问题，我们提出了一个人在环框架，该框架使机器人能够以数据高效的方式获取导航行为，并通过多模态自然人机输入（特别是手势和口头命令）进行控制。我们使用基于物理的仿真重建交互场景并聚合数据，以减轻由有限的演示数据引起的分布偏移。我们的渐进式目标提示策略在训练期间自适应地提供适当的命令和导航目标，从而实现更准确的导航以及人类输入和机器人行为之间更强的对齐。我们在六个真实世界的敏捷导航场景中评估了我们的框架，包括跳过或避开障碍物。我们的实验结果表明，我们提出的方法在这些场景的几乎所有试验中都取得了成功，总共使用不到 1 小时的演示数据实现了 97.15% 的任务成功率。
🔬 方法详解
问题定义：现有腿式机器人导航学习方法通常需要大量的人工演示数据，这不仅耗时耗力，而且对用户提出了较高的操作要求。此外，有限的演示数据容易导致分布偏移问题，影响机器人在真实环境中的泛化能力。因此，如何以数据高效的方式，使机器人能够理解人类的自然指令（如手势和语音），并在复杂环境中实现敏捷导航，是一个亟待解决的问题。
核心思路：本文的核心思路是构建一个人在环的学习框架，通过物理仿真增强数据，并采用渐进式目标提示策略，引导机器人逐步学习导航技能。同时，利用多模态输入（手势和语音）作为控制信号，使机器人能够更好地理解人类的意图。这种方法旨在减少对大量人工数据的依赖，提高学习效率和泛化能力。
技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 人机交互模块：负责接收人类的手势和语音指令，并将其转化为机器人可以理解的控制信号。2) 物理仿真模块：用于重建交互场景，并通过仿真生成更多的数据，以缓解数据稀疏问题。3) 渐进式目标提示模块：根据机器人的学习进度，自适应地提供导航目标和指令，引导机器人逐步学习复杂的导航技能。4) 控制策略学习模块：利用收集到的数据，学习从多模态输入到机器人动作的映射关系，实现敏捷导航。
关键创新：该论文的关键创新在于以下几个方面：1) 数据高效学习：通过物理仿真和渐进式目标提示，显著减少了对人工数据的依赖。2) 多模态融合：结合手势和语音指令，使机器人能够更好地理解人类的意图。3) 渐进式目标提示：根据机器人的学习进度，自适应地调整训练目标，提高了学习效率和导航精度。与现有方法相比，该方法更加注重人机协作和数据效率。
关键设计：在渐进式目标提示模块中，设计了一种自适应的奖励函数，根据机器人的学习进度，动态调整奖励的权重。例如，在学习初期，更注重引导机器人朝着目标方向移动；在学习后期，则更注重机器人的动作平稳性和能量消耗。此外，在多模态融合方面，采用了一种基于注意力机制的网络结构，用于学习不同模态之间的相关性，从而更好地理解人类的意图。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在六个真实世界的敏捷导航场景中取得了显著的成功，任务成功率高达 97.15%。与传统的基于大量数据的学习方法相比，该方法仅需不到 1 小时的演示数据即可达到 comparable 的性能，显著提高了数据效率。此外，该方法在跳过和避开障碍物等复杂任务中也表现出色，验证了其在复杂环境中的泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于搜救机器人、物流机器人、家庭服务机器人等领域。通过学习人类的自然指令，机器人能够更好地适应复杂环境，完成各种任务，提高工作效率和安全性。未来，该技术有望进一步推广到其他类型的机器人，实现更智能、更自然的人机交互。
📄 摘要（原文）
In this work, we aim to enable legged robots to learn how to interpret human social cues and produce appropriate behaviors through physical human guidance. However, learning through physical engagement can place a heavy burden on users when the process requires large amounts of human-provided data. To address this, we propose a human-in-the-loop framework that enables robots to acquire navigational behaviors in a data-efficient manner and to be controlled via multimodal natural human inputs, specifically gestural and verbal commands. We reconstruct interaction scenes using a physics-based simulation and aggregate data to mitigate distributional shifts arising from limited demonstration data. Our progressive goal cueing strategy adaptively feeds appropriate commands and navigation goals during training, leading to more accurate navigation and stronger alignment between human input and robot behavior. We evaluate our framework across six real-world agile navigation scenarios, including jumping over or avoiding obstacles. Our experimental results show that our proposed method succeeds in almost all trials across these scenarios, achieving a 97.15% task success rate with less than 1 hour of demonstration data in total.