LadderMan: Learning Humanoid Perceptive Ladder Climbing
作者: Siheng Zhao, Yuanhang Zhang, Ziqi Lu, Pieter Abbeel, Rocky Duan, Koushil Sreenath, Yue Wang, C. Karen Liu, Guanya Shi
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG
发布日期: 2026-06-04
💡 一句话要点
提出LadderMan以解决人形机器人爬梯子问题
🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人形机器人 梯子爬行 深度学习 视觉感知 强化学习 模仿学习 机器人操作 复杂环境
📋 核心要点
- 现有的人形机器人在爬梯子时面临脚踏和手握点稀疏、全身协调复杂等挑战，导致操作不稳定。
- LadderMan通过两阶段学习流程，结合混合模仿和强化学习，构建了一个统一的深度视觉运动爬梯策略，提升了爬梯能力。
- 实验结果表明，LadderMan在多种梯子几何形状上表现出色，并成功实现了零-shot转移到真实硬件，支持多种操作任务。
📝 摘要（中文）
人形机器人在以人为中心的环境中具有巨大潜力，但爬梯子仍然是最具挑战性的任务之一，原因在于稀疏的脚踏和手握点、复杂的全身协调以及对感知和控制误差的敏感性。本文提出了LadderMan，一个统一系统，使人形机器人能够在这些受限条件下稳健地爬各种梯子并进行操作。我们的爬梯策略基于可扩展的两阶段学习流程，通过混合运动跟踪从单一参考动作中学习多个爬梯专家，并通过混合模仿和强化学习将这些专家提炼为统一的基于深度的视觉运动爬梯策略。为了实现现实世界的部署，我们利用视觉基础模型来弥合深度感知中的模拟到现实的差距。实验表明，LadderMan在各种几何形状的梯子上实现了稳健的爬梯，成功地以零-shot方式转移到现实硬件，并支持在挑战性梯子约束下的各种操作任务。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决人形机器人在复杂环境中爬梯子时的稳健性问题。现有方法在处理稀疏的脚踏和手握点时，往往无法实现有效的全身协调，导致操作失败。
核心思路：LadderMan的核心思路是通过两阶段的学习流程，利用混合运动跟踪技术从单一参考动作中提炼多个爬梯专家，并将其整合为一个深度视觉运动爬梯策略，以提高机器人在复杂梯子上的操作能力。
技术框架：该系统的整体架构包括两个主要阶段：第一阶段是通过混合运动跟踪学习多个专家，第二阶段则是通过混合模仿和强化学习将这些专家整合为统一的爬梯策略。此外，系统还利用视觉基础模型来解决模拟与现实之间的感知差距。
关键创新：LadderMan的主要创新在于其两阶段学习流程和混合模仿与强化学习的结合，这使得机器人能够在复杂的梯子环境中实现高效的爬梯和操作，显著提升了现有方法的效果。
关键设计：在设计中，采用了混合运动跟踪技术来获取参考动作，损失函数则结合了模仿学习和强化学习的目标，以确保学习到的策略既能模仿专家行为，又能在真实环境中进行优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，LadderMan在多种梯子几何形状上实现了稳健的爬梯，成功转移到真实硬件的零-shot性能，支持多种操作任务。与基线方法相比，LadderMan在复杂环境中的成功率显著提高，展示了其在实际应用中的有效性。
🎯 应用场景
LadderMan的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括建筑、救援和家庭服务等场景。人形机器人能够在复杂的梯子环境中进行安全的操作，能够有效地执行高空作业、紧急救援任务以及家庭维护等工作，提升了机器人在实际应用中的价值和灵活性。
📄 摘要（原文）
Humanoid robots hold great promise for operating in human-centered environments, yet ladder climbing remains one of the most challenging tasks due to sparse footholds and handholds, complex whole-body coordination, and sensitivity to perception and control errors. We present \textbf{LadderMan}, a unified system that enables humanoid robots to robustly climb diverse ladders and perform manipulation under such constrained conditions. Our climbing policy is built on a scalable two-stage learning pipeline, where we use hybrid motion tracking to learn multiple climbing experts from a single reference motion, and distill these experts into a unified depth-based visuomotor climbing policy via hybrid imitation and reinforcement learning. To enable real-world deployment, we leverage vision foundation models to bridge the sim-to-real gap in depth perception. Building on the learned climbing policy, we further train a separate manipulation policy using a dual-agent formulation, allowing stable on-ladder manipulation via teleoperation. Experiments demonstrate that LadderMan achieves robust ladder climbing across a wide range of geometries, successfully transfers to real-world hardware in a zero-shot manner, and supports various manipulation tasks under challenging ladder constraints. Video results are available at https://ladderman-robot.github.io .