SwingBot: Learning Whole-Body Brachiation for Humanoid Robots
作者: Yujie Xiong, Peng Zhai, Taixian Hou, Quancheng Qian, Cunwang Liu, Kangmai Hu, Long Yang, Zhiyan Dong, Lihua Zhang
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-09
备注: CORL2026
💡 一句话要点
提出SwingBot以解决高自由度人形机器人全身摆荡问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 人形机器人 摆荡运动 机器学习 生物仿真 控制系统 复杂环境 机器人技术
📋 核心要点
- 现有方法在高自由度人形机器人实现全身摆荡时面临控制复杂性和环境适应性不足的挑战。
- SwingBot通过生物仿真关键帧和递归特权状态估计，构建了一个可训练的摆荡学习框架，简化了控制过程。
- 实验结果表明，SwingBot在不同负载和外部干扰下能够实现稳定的横杆穿越，展示了其鲁棒性和实用性。
📝 摘要（中文）
摆荡运动使灵长类动物能够在地面路径被阻挡时通过悬挂物体移动，这为在复杂或危险环境中工作的机器人提供了一种补充的运动模式。然而，将这一能力应用于高自由度的人形机器人面临挑战，因为控制器必须发现长时间的释放-摆动-捕捉序列，并协调全身动量的交替接触。本文提出了SwingBot，一个用于连续人形摆荡的学习框架，利用被动腕钩。SwingBot通过生物仿真关键帧和递归特权状态估计，使得任务可训练，并在硬件实验中展示了其在不同负载、外部干扰和不同杆间距下的连续横杆穿越能力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决高自由度人形机器人在复杂环境中实现全身摆荡的控制问题。现有方法在长时间的释放-摆动-捕捉序列的发现和全身动量的协调方面存在困难，且缺乏对接触状态的可靠测量。
核心思路：SwingBot的核心思路是通过生物仿真关键帧和递归特权状态估计，使得摆荡任务的学习变得可行。生物仿真关键帧帮助机器人在早期探索阶段实现稀有的释放-摆动-捕捉过渡，而递归特权状态估计则提供了紧凑的位置和接触潜变量。
技术框架：SwingBot的整体架构包括两个主要模块：生物仿真关键帧模块和递归特权状态估计模块。前者用于生成可训练的关键帧，后者则用于实时估计机器人的状态和接触信息。
关键创新：SwingBot的主要创新在于将生物仿真与机器学习相结合，使得高自由度人形机器人能够在复杂环境中实现稳定的摆荡运动。这一方法与现有的基于模型的控制方法有本质区别，后者通常依赖于准确的物理模型和状态测量。
关键设计：在SwingBot中，关键参数设置包括关键帧的选择和递归状态估计的网络结构。损失函数设计考虑了摆荡的稳定性和效率，确保机器人在不同环境条件下的适应性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，SwingBot能够在不同负载和外部干扰下实现连续的横杆穿越，表现出良好的鲁棒性。与基线方法相比，SwingBot在摆荡稳定性和适应性方面有显著提升，展示了其在实际应用中的潜力。
🎯 应用场景
SwingBot的研究成果可广泛应用于救援机器人、探测机器人以及其他需要在复杂环境中灵活移动的机器人系统。其创新的摆荡控制方法为未来的机器人设计提供了新的思路，可能在灾后救援、危险环境探索等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Brachiation enables primates to move across overhead supports when ground paths are blocked, suggesting a complementary locomotion mode for robots operating in cluttered or hazardous environments. Bringing this capabil?ity to high-DoF humanoid robots is difficult because the controller must discover a long-horizon release-swing-capture sequence, coordinate alternating contacts with whole-body momentum, and act without reliable measurements of segment?relative displacement or hook-contact state. We present SwingBot, a learning framework for continuous humanoid brachiation with passive wrist hooks. Swing?Bot makes the task trainable by organizing learning around the structure of brachi?ation: biomimetic keyframes make rare release-swing-capture transitions reach?able during early exploration, and recurrent privileged-state estimation provides compact position and contact latents for deployment. Hardware experiments demonstrate continuous bar traversal and robustness to payload, external distur?bances and different bar spacings, showing that this formulation offers a practical route to whole-body robotic brachiation.