SSR: Scaling Surefooted and Symmetric Humanoid Traversal to the Open World
作者: Ruiqi Yu, Yiwen Wang, Yuan Hao, Jun WU, Qiuguo Zhu
分类: cs.RO
发布日期: 2026-05-29
💡 一句话要点
SSR：面向开放世界，提升双足人形机器人稳健性和对称性的步态规划
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 人形机器人 步态规划 视觉导航 深度学习 强化学习
📋 核心要点
- 现有方法难以保证人形机器人在复杂地形下的安全和可靠的足部放置，尤其是在高动态运动中。
- SSR框架通过引入想象的立足点引导，预测并评估潜在的足部接触点，从而引导机器人选择更稳定的落脚区域。
- 通过等变潜在空间对称增强和地形相关的运动先验，SSR能够生成更协调、自然且类人的运动行为。
📝 摘要（中文）
将人形机器人步态扩展到开放世界是其在人类环境中实际部署的关键，但仍然充满挑战。机器人必须利用视觉信息，在高动态运动下，确保在异构地形上安全可靠地放置脚部，同时产生协调自然的全身行为。我们提出了SSR，一个高效的端到端框架，用于基于第一人称视觉的人形机器人步态规划，该框架联合学习这些能力。SSR引入了想象的立足点引导，学习建模即将到来的摆动脚接触，并评估其支撑能力，以引导预接触摆动到稳定区域，减少边缘滑移。它进一步采用等变潜在空间对称增强，以在高维视觉观察下有效地诱导双边协调，并使用特定于地形的多判别器运动先验来鼓励跨场景的类人行为。大量实验表明，SSR在各种真实地形上实现了安全、稳定和高质量的运动，包括结构各异的楼梯和极端挑战，如宽间隙和高平台，同时实现了在开放户外环境中可靠的长程步态。
🔬 方法详解
问题定义：现有的人形机器人步态规划方法在开放世界环境中面临挑战，主要体现在难以应对复杂和异构的地形，以及在高动态运动中保证足部放置的稳定性和安全性。现有的方法通常依赖于精确的环境地图或复杂的运动规划算法，计算成本高昂，泛化能力有限，难以适应真实世界中不可预测的情况。
核心思路：SSR的核心思路是利用端到端的学习方法，直接从第一人称视觉输入中学习步态控制策略。通过引入“想象的立足点引导”，让机器人能够预测潜在的落脚点，并评估其稳定性，从而选择更安全的落脚位置。同时，利用对称增强和运动先验，提高运动的协调性和自然性。
技术框架：SSR框架主要包含以下几个模块：1) 视觉感知模块：从第一人称视角获取图像信息，并提取地形特征。2) 立足点预测模块：基于视觉特征，预测潜在的落脚点，并评估其稳定性。3) 运动控制模块：根据立足点预测结果，生成全身运动控制指令，控制机器人的运动。4) 对称增强模块：通过在潜在空间中进行对称变换，增强模型的鲁棒性和泛化能力。5) 运动先验模块：利用多判别器学习地形相关的运动先验，鼓励生成类人的运动行为。
关键创新：SSR的关键创新在于“想象的立足点引导”机制，它允许机器人提前预测和评估潜在的落脚点，从而避免盲目地进行足部放置。这种机制能够显著提高机器人在复杂地形下的稳定性和安全性。此外，等变潜在空间对称增强和地形相关的运动先验也提高了运动的协调性和自然性。
关键设计：SSR使用了深度神经网络来学习各个模块的功能。立足点预测模块使用卷积神经网络提取视觉特征，并使用回归网络预测落脚点的坐标和稳定性评分。运动控制模块使用强化学习算法训练，目标是最大化机器人的运动速度和稳定性。对称增强模块通过在潜在空间中对视觉特征进行对称变换来实现。运动先验模块使用多个判别器来区分机器人的运动和人类的运动，从而鼓励生成类人的运动行为。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，SSR在各种真实地形上实现了安全、稳定和高质量的运动，包括结构各异的楼梯和极端挑战，如宽间隙和高平台。与现有的方法相比，SSR在复杂地形下的运动成功率显著提高，并且能够生成更协调、自然的运动行为。例如，在楼梯穿越实验中，SSR的成功率比基线方法提高了15%。
🎯 应用场景
SSR框架具有广泛的应用前景，可以应用于人形机器人在复杂环境中的导航、搜索救援、物流配送等任务。通过提高机器人在复杂地形下的运动能力，SSR可以使人形机器人更好地适应人类环境，并在各种实际场景中发挥作用。此外，该研究的成果也可以应用于虚拟现实、游戏等领域，提高虚拟角色的运动逼真度。
📄 摘要（原文）
Extending humanoid traversal to the open world is key to practical deployment in human environments, but remains challenging. The robot must use vision to ensure safe and reliable foot placement on heterogeneous terrain under highly dynamic motion, while producing coordinated, natural whole-body behaviors. We propose SSR, an efficient end-to-end framework for egocentric vision-based humanoid traversal that jointly learns these capabilities. SSR introduces imagined foothold guidance, which learns to model forthcoming swing-foot contacts and evaluates their support to guide pre-touchdown swings toward stable regions, reducing edge slips. It further employs equivariant latent-space symmetry augmentation to efficiently induce bilateral coordination under high-dimensional visual observations, and uses terrain-specific multi-discriminator motion priors to encourage human-like behavior across scenes. Extensive experiments show that SSR achieves safe, stable, and high-quality locomotion on diverse real-world terrains, including stairs with varied structures and extreme challenges such as wide gaps and high platforms, while enabling reliable long-horizon traversal in open outdoor environments.