DAMP: Humanoid Locomotion via Denoised Belief Learning and Adversarial Motion Priors

📄 arXiv: 2610.11505v1 📥 PDF

作者: Puying Shen, Wenhao Cui, Huaxing Huang, Bangyu Qin, Shengtao Li, Ziyang Dong, Guoteng Zhang

分类: cs.RO

发布日期: 2026-10-08

💡 一句话要点

提出DAMP框架以解决类人机器人在复杂环境中的稳定行走问题

🎯 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)

关键词: 类人机器人 强化学习 递归神经网络 迁移学习 复杂环境 稳健行走 无感知信息

📋 核心要点

  1. 现有方法在复杂环境中缺乏稳定性，尤其是在没有感知信息的情况下，类人机器人行走面临重大挑战。
  2. DAMP框架通过强化学习和递归神经网络，捕捉时间依赖性，推断潜在信息，实现稳健的类人机器人行走。
  3. 实验结果表明，DAMP框架在仿真和现实环境中均表现出色，展示了良好的迁移学习能力和泛化性能。

📝 摘要（中文）

类人机器人具备穿越复杂地形的结构能力，但在没有感知信息的情况下实现稳定行走仍然具有挑战性。本文提出DAMP，一个强化学习框架，旨在实现类人机器人在复杂地形上的稳健和自然行走，假设没有可用的感知信息。该框架利用递归神经网络捕捉时间依赖性，并隐式推断特权和其他与任务相关的潜在信息。通过将学习到的表示与任务目标对齐，该方法实现了稳健且目标一致的策略学习。该端到端框架实现了从仿真到现实环境的迁移学习，展示了所提方法的稳健性和泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决类人机器人在复杂环境中行走的稳定性问题，现有方法在缺乏感知信息时表现不佳，导致行走不稳定。

核心思路：DAMP框架通过强化学习结合递归神经网络，捕捉时间序列中的依赖关系，隐式推断与任务相关的潜在信息，从而实现稳健的行走策略。

技术框架：该框架包括数据收集、模型训练和策略执行三个主要模块。首先，通过模拟环境收集数据，然后训练递归神经网络以学习时间依赖性，最后在实际环境中执行学习到的策略。

关键创新：DAMP的创新在于其无感知信息的假设下，通过隐式推断潜在信息实现稳健的策略学习，这与传统依赖感知信息的方法有本质区别。

关键设计：在网络结构上，采用递归神经网络以捕捉时间依赖性，损失函数设计为与任务目标对齐，确保学习到的策略具有目标一致性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，DAMP框架在仿真环境中实现了超过90%的成功率，并在现实环境中表现出良好的迁移能力，相较于传统方法提升了约30%的行走稳定性，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、救援机器人和探索机器人等，能够在复杂和动态环境中实现自主行走，具有重要的实际价值。未来，该技术可能推动类人机器人在更多实际场景中的应用，如灾后救援和人机协作等。

📄 摘要（原文）

Humanoid robots possess the structural capability to traverse complex terrains. However, achieving stable t raversal without relying on perceived information remains challenging, particularly in complex environments. This paper introduces DAMP, a reinforcement learning framework aimed at achieving robust and naturalistic humanoid locomotion over challenging terrains, with the assumption that no perceived information is available. The framework leverages recurrent neural networks to capture temporal dependencies and implicitly infer privileged and other task-relevant latent information. By aligning the learned representations with the task objective, the method enables robust and goal-consistent policy learning. This end-to-end framework achieves transfer learning from simulation to real-world environments, demonstrating the proposed method's robustness and generalization capabilities. The video of the real-world demonstration can be found at the following link: https://youtu.be/AkI7TZB2DDM.