LEGO: Latent-space Exploration for Geometry-aware Optimization of Humanoid Kinematic Design
作者: Jihwan Yoon, Taemoon Jeong, Jeongeun Park, Chanwoo Kim, Jaewoon Kwon, Yonghyeon Lee, Kyungjae Lee, Sungjoon Choi
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2026-04-09
备注: Aceepted in ICRA 2026
💡 一句话要点
LEGO：基于潜在空间探索的人形机器人运动学设计几何感知优化
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 机器人设计 运动学优化 潜在空间学习 数据驱动 人形机器人
📋 核心要点
- 现有机器人设计主要依赖人工经验，缺乏系统性，且设计空间巨大，难以优化。
- 该论文提出从现有机械设计中学习设计空间，并利用人类运动数据定义损失函数，减少人工干预。
- 通过螺旋理论和等距流形学习构建紧凑的几何保持潜在空间，并使用无梯度优化进行设计优化。
📝 摘要（中文）
传统上，机器人形态和运动学设计依赖于人类直觉，缺乏系统的基础。运动设计协同优化为自动化提供了一条有希望的途径，但仍然存在两个主要挑战：（i）庞大且非结构化的设计空间；（ii）构建特定任务损失函数的难度。我们提出了一种新的范例，通过以下方式最大限度地减少人为干预：（i）从现有的机械设计中学习设计搜索空间，而不是手工制作；（ii）通过运动重定向和Procrustes分析，直接从人类运动数据中定义损失。利用基于螺旋理论的关节轴表示和等距流形学习，我们构建了一个紧凑的、几何保持的人形上半身设计的潜在空间，在该空间中优化是可行的。然后，我们使用无梯度优化来解决这个潜在空间中的设计优化问题。我们的方法为数据驱动的机器人设计建立了一个原则性框架，并证明了利用现有设计和人类运动可以有效地指导新型机器人设计的自动发现。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决人形机器人运动学设计的自动化问题。现有方法主要依赖人工经验，设计空间庞大且非结构化，难以进行有效的优化搜索。此外，针对特定任务设计合适的损失函数也十分困难，需要大量的人工干预和领域知识。
核心思路：论文的核心思路是从现有机器人设计数据中学习一个紧凑且几何保持的潜在空间，将高维、非结构化的设计空间映射到低维、结构化的潜在空间中。同时，利用人类运动数据，通过运动重定向和Procrustes分析，自动构建任务相关的损失函数，从而实现数据驱动的机器人设计优化。
技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 数据收集：收集现有机器人设计的运动学参数数据。2) 潜在空间构建：使用基于螺旋理论的关节轴表示和等距流形学习方法，将机器人设计数据映射到低维潜在空间。3) 损失函数构建：利用人类运动数据，通过运动重定向和Procrustes分析，构建任务相关的损失函数。4) 优化：在潜在空间中使用无梯度优化算法，搜索最优的机器人设计。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一个数据驱动的机器人设计框架，减少了人工干预。2) 利用等距流形学习构建了紧凑且几何保持的机器人设计潜在空间，使得优化更加可行。3) 通过运动重定向和Procrustes分析，自动构建任务相关的损失函数，避免了人工设计损失函数的困难。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用基于螺旋理论的关节轴表示，能够有效地描述机器人关节的运动学参数。2) 使用等距流形学习方法，例如Isometric Mapping (Isomap)，保证了潜在空间中相邻点在原始设计空间中也相邻，从而保持了几何结构。3) 使用Procrustes分析来对齐重定向后的机器人运动和人类运动，从而构建损失函数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能够自动发现具有良好运动性能的机器人设计。与人工设计的机器人相比，该方法设计的机器人能够更好地完成特定任务，例如模仿人类的舞蹈动作。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种人形机器人的设计，例如服务机器人、康复机器人、娱乐机器人等。通过数据驱动的方式，可以快速生成满足特定任务需求的机器人设计，降低设计成本，提高设计效率。未来，该方法可以扩展到其他类型的机器人设计，例如四足机器人、无人机等。
📄 摘要（原文）
Designing robot morphologies and kinematics has traditionally relied on human intuition, with little systematic foundation. Motion-design co-optimization offers a promising path toward automation, but two major challenges remain: (i) the vast, unstructured design space and (ii) the difficulty of constructing task-specific loss functions. We propose a new paradigm that minimizes human involvement by (i) learning the design search space from existing mechanical designs, rather than hand-crafting it, and (ii) defining the loss directly from human motion data via motion retargeting and Procrustes analysis. Using screw-theory-based joint axis representation and isometric manifold learning, we construct a compact, geometry-preserving latent space of humanoid upper body designs in which optimization is tractable. We then solve design optimization in this latent space using gradient-free optimization. Our approach establishes a principled framework for data-driven robot design and demonstrates that leveraging existing designs and human motion can effectively guide the automated discovery of novel robot design.