Switch: Learning Agile Skills Switching for Humanoid Robots
作者: Yuen-Fui Lau, Qihan Zhao, Yinhuai Wang, Runyi Yu, Hok Wai Tsui, Qifeng Chen, Ping Tan
分类: cs.RO
发布日期: 2026-04-16
💡 一句话要点
Switch：面向人形机器人的敏捷技能切换学习方法
🎯 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 技能切换 深度强化学习 全身控制 运动规划
📋 核心要点
- 现有基于深度强化学习的人形机器人全身控制方法，在技能切换的灵活性方面存在不足，影响了安全性和实用性。
- Switch系统通过构建技能图、训练全身跟踪策略和设计在线技能调度器，实现了人形机器人在不同技能间的无缝切换。
- 实验结果表明，Switch系统能够使人形机器人以高成功率执行敏捷的技能转换，并保持良好的运动模仿性能。
📝 摘要（中文）
通过深度强化学习实现全身控制的最新进展，使人形机器人在现实世界中具有挑战性的运动技能方面取得了显著进步。然而，现有方法通常难以在不同技能之间进行灵活的转换，从而产生安全问题和实际限制。为了应对这一挑战，我们引入了一种分层多技能系统Switch，可以在任何时刻实现无缝的技能转换。我们的方法包括三个关键组成部分：（1）技能图（SG），它基于多技能运动数据中的运动学相似性来建立潜在的跨技能转换；（2）通过深度强化学习在该技能图上训练的全身跟踪策略；（3）一个在线技能调度器，用于驱动跟踪策略，以实现稳健的技能执行和平滑的转换。对于技能切换或显著的跟踪偏差，调度器执行在线图搜索以找到最佳可行路径，从而确保高效、稳定和实时地执行各种运动技能。全面的实验表明，Switch使人形机器人能够以高成功率执行敏捷的技能转换，同时保持强大的运动模仿性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于深度强化学习的人形机器人控制方法，在处理不同运动技能之间的切换时，往往缺乏灵活性和鲁棒性。这导致机器人在实际应用中难以应对复杂环境，并且在技能切换过程中容易出现安全问题。现有方法通常针对特定技能进行优化，缺乏通用性和可扩展性。
核心思路：Switch的核心思路是将不同的运动技能表示为技能图中的节点，节点之间的连接表示技能之间的潜在转换。通过深度强化学习训练一个全身跟踪策略，使其能够在技能图上进行导航，并根据在线技能调度器的指令执行相应的技能。在线技能调度器负责监控机器人的状态，并在需要时进行技能切换，以实现灵活和鲁棒的运动控制。
技术框架：Switch系统包含三个主要模块：技能图（Skill Graph）、全身跟踪策略（Whole-body Tracking Policy）和在线技能调度器（Online Skill Scheduler）。首先，根据多技能运动数据构建技能图，其中节点表示不同的运动技能，边表示技能之间的潜在转换。然后，使用深度强化学习在技能图上训练全身跟踪策略，使其能够根据当前状态和目标技能生成相应的控制指令。最后，在线技能调度器根据机器人的状态和环境信息，选择合适的技能并驱动全身跟踪策略执行。
关键创新：Switch的关键创新在于其分层结构和在线技能调度机制。技能图能够有效地表示不同技能之间的关系，并为技能切换提供指导。全身跟踪策略能够根据技能图上的导航信息生成相应的控制指令，实现灵活的运动控制。在线技能调度器能够根据机器人的状态和环境信息，动态地选择合适的技能，并进行实时的技能切换。
关键设计：技能图的构建基于运动学相似性，使用动态时间规整（DTW）等方法计算不同技能之间的距离，并根据距离阈值确定技能之间的连接。全身跟踪策略使用深度神经网络进行训练，输入包括机器人的状态信息和目标技能信息，输出为关节力矩等控制指令。在线技能调度器使用A*等搜索算法在技能图上寻找最佳路径，并根据路径信息驱动全身跟踪策略执行。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Switch系统能够使人形机器人以高成功率执行敏捷的技能转换，同时保持强大的运动模仿性能。具体而言，Switch系统在技能切换成功率方面优于现有方法，并且能够实现平滑的技能转换，减少了机器人的震荡和不稳定。此外，Switch系统还能够有效地应对外部干扰，保持机器人的平衡和稳定。
🎯 应用场景
Switch系统具有广泛的应用前景，可应用于人形机器人的各种运动控制任务，如复杂地形行走、物体搬运、人机协作等。该系统能够提高人形机器人的灵活性、鲁棒性和安全性，使其能够更好地适应复杂环境，并完成各种任务。此外，该系统还可以应用于虚拟现实、游戏等领域，为用户提供更加逼真的运动体验。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in whole-body control through deep reinforcement learning have enabled humanoid robots to achieve remarkable progress in real-world chal lenging locomotion skills. However, existing approaches often struggle with flexible transitions between distinct skills, cre ating safety concerns and practical limitations. To address this challenge, we introduce a hierarchical multi-skill system, Switch, enabling seamless skill transitions at any moment. Our approach comprises three key components: (1) a Skill Graph (SG) that establishes potential cross-skill transitions based on kinematic similarity within multi-skill motion data, (2) a whole-body tracking policy trained on this skill graph through deep reinforcement learning, and (3) an online skill scheduler to drive the tracking policy for robust skill execution and smooth transitions. For skill switching or significant tracking deviations, the scheduler performs online graph search to find the optimal feasible path, which ensures efficient, stable, and real-time execution of diverse locomotion skills. Comprehensive experiments demonstrate that Switch empowers humanoid to execute agile skill transitions with high success rates while maintaining strong motion imitation performance.