Learning Holistic Whole-Body Loco-Manipulation with a Bipedal Mobile Manipulator
作者: Zhongyu Chen, Yuxuan Nai, Qian Chen, Yidong Zhu, Chen Jing, Qihan Wang, Xudong Li, Zhizhan Li, Leixin Chang, Liangjing Yang, Hua Chen
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-16
💡 一句话要点
提出统一的全身控制器以实现双足移动操控
🎯 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: 双足机器人 全身控制 强化学习 操控任务 动态适应
📋 核心要点
- 现有方法在双足机器人操控中面临协调移动与操作的挑战，难以实现复杂任务。
- 本文提出的统一全身控制器通过强化学习实现了末端执行器目标与双足基础及机械臂动作的直接映射。
- 实验结果表明，该控制器在多种命令下均能有效支持操控任务，展示了其广泛适用性。
📝 摘要（中文）
双足操控使机器人能够通过协调移动和操作与超出手臂正常工作空间的物体进行交互。实现这一能力需要一个低级的全身控制器，将任务级操作目标转化为协调的手臂和腿部动作，同时保持平衡。本文提出了一种通过强化学习训练的统一全身控制器，能够直接将6自由度的末端执行器目标映射为双足基础和机械臂的协调动作。该控制器在仅给定末端执行器目标的情况下，能够自主协调到达、姿态适应和步态，而无需明确的基础速度或步态命令。奖励门控策略在训练过程中调节末端执行器跟踪、移动和保持平衡之间的权衡，同时时间上下文估计器结合了窗口Transformer编码、递归GRU记忆和辅助动力学预测，从观察历史中提取与动力学相关的信息。实际机器人实验表明，该控制器支持在虚拟现实遥操作、学习的扩散策略和脚本轨迹下的到达、姿态适应和步态，为多样化的操作任务提供了统一的末端执行器接口。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决双足机器人在操控任务中协调移动与操作的难题。现有方法往往无法有效整合手臂与腿部动作，导致操作精度和效率不足。
核心思路：论文提出的全身控制器通过强化学习直接将6自由度的末端执行器目标映射为协调的动作，能够在没有明确基础速度或步态命令的情况下，自主完成任务。
技术框架：整体架构包括一个低级控制器和一个奖励门控策略。控制器负责将任务目标转化为动作，而奖励门控策略则在训练过程中调节末端执行器跟踪、移动和保持平衡之间的权衡。
关键创新：最重要的创新在于提出了一个统一的控制器，能够在多种操控场景下自适应调整动作，显著提升了机器人在复杂环境中的操作能力。
关键设计：在设计中，采用了时间上下文估计器，结合窗口Transformer编码、递归GRU记忆和辅助动力学预测，以提取与动力学相关的信息，优化了控制器的性能。具体的参数设置和损失函数设计未在摘要中详细说明，属于未知领域。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，该控制器在多种命令下均能有效支持操控任务，成功实现了在虚拟现实遥操作、学习的扩散策略和脚本轨迹下的协调动作，展示了其在多样化操作任务中的优越性能。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括服务机器人、救援机器人和工业自动化等场景。通过实现更高效的双足操控，机器人能够在复杂环境中执行多样化的操作任务，提升其实际价值和应用范围。未来，该技术可能推动机器人在日常生活和工业生产中的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Bipedal loco-manipulation enables robots to interact with objects beyond the nominal workspace of their arms by coordinating locomotion and manipulation. Realizing this capability requires a low-level whole-body controller that translates task-level manipulation goals into coordinated arm and leg motions while maintaining balance. We present a unified whole-body controller trained with reinforcement learning that directly maps 6-DoF end-effector targets to coordinated actions for the bipedal base and robotic arm. Given only an end-effector target, the learned controller autonomously coordinates reaching, postural adaptation, and stepping without explicit base-velocity or footstep commands. A reward-gating strategy regulates the trade-offs among end-effector tracking, locomotion, and balance during training, while a temporal context estimator combines windowed Transformer encoding, recurrent GRU memory, and auxiliary dynamics prediction to extract dynamics-relevant information from observation history. Real-robot experiments demonstrate that the same controller supports reaching, postural adaptation, and stepping under commands from VR teleoperation, a learned diffusion policy, and scripted trajectories, providing a common end-effector interface for diverse manipulation tasks.