LocoManiLab: A Unified Testbed for Data, Policies, Controllers, and Deployment in Humanoid Loco-Manipulation
作者: Dewei Wang, Jinrui Han, Jiyuan Shi, Chenyun Zhang, Xianbo Lu, Jiabao Wu, Jiqin Feng, Jipeng Kong, Ping Luo, Chenjia Bai, Xuelong Li
分类: cs.RO
发布日期: 2026-10-22
💡 一句话要点
提出LocoManiLab以解决人形机器人运动与操作协调问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 人形机器人 运动与操作 统一测试平台 数据生成 策略训练 性能评估 家庭服务 工业自动化
📋 核心要点
- 现有方法在评估人形机器人运动与操作协调能力时面临挑战，难以比较不同策略和控制器的效果。
- LocoManiLab是一个统一的测试平台，集成了数据生成、策略训练和评估，支持多种任务和场景的测试。
- 实验结果显示，在未见任务和场景中的成功率普遍下降，且不同策略在泛化和鲁棒性上存在显著差异。
📝 摘要（中文）
人形机器人在日常环境中必须协调运动与操作，但在不同策略、控制器和任务设置下，进展评估困难。LocoManiLab提供了一个集成测试平台，涵盖数据收集与生成、策略训练、评估和物理部署。其任务套件包含234个原子和组合任务，支持51.5小时的模拟遥控。评估涵盖了十二种策略，成功率在未见任务和场景中下降，且随着视觉扰动的增加而普遍下降。为数据生成，论文对人形运动生成模型进行了微调，以研究其输出与任务执行要求的对齐情况。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决人形机器人在不同环境中协调运动与操作的评估困难，现有方法缺乏统一的测试框架，导致难以比较不同策略和控制器的效果。
核心思路：LocoManiLab提供了一个集成的测试平台，涵盖数据收集、策略训练、评估和物理部署，旨在通过统一的框架提升评估的可比性和有效性。
技术框架：整体架构包括数据生成模块、策略训练模块、评估模块和物理部署模块。数据生成模块负责收集和生成训练数据，策略训练模块用于训练和优化控制策略，评估模块则对策略进行性能评估，最后通过物理部署模块进行实际测试。
关键创新：论文的主要创新在于构建了一个统一的测试平台，能够同时处理数据生成、策略训练和评估，解决了以往方法中缺乏整合的问题。
关键设计：在数据生成方面，论文对人形运动生成模型进行了微调，以确保其输出与任务执行要求的对齐。此外，评估中使用了多种策略和控制器的组合，确保了评估结果的全面性和可靠性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在234个任务中，成功率在未见任务和场景中普遍下降，且随着视觉扰动的增加，成功率显著降低。不同策略在泛化和鲁棒性方面表现出明显差异，验证了LocoManiLab的有效性和可靠性。
🎯 应用场景
LocoManiLab的研究成果可广泛应用于人形机器人领域，特别是在家庭服务、工业自动化和人机协作等场景中。通过提供统一的测试平台，研究者和工程师可以更有效地开发和评估新策略，推动人形机器人技术的实际应用和发展。
📄 摘要（原文）
Humanoid robots must coordinate locomotion and manipulation in everyday environments, yet progress is difficult to assess across differing policies, controllers, and task settings. LocoManiLab provides an integrated testbed spanning data collection and generation, policy training, evaluation, and physical deployment. Its task suite covers 234 atomic and compositional tasks across five household scene categories, supported by 51.5 hours of simulated teleoperation. The evaluation covers twelve policies with a shared controller across task and scene splits and perturbation levels, two policies across five controllers, and studies of demonstration scale and data-source mixtures. Success rates fall on unseen tasks and scenes and generally decline as visual perturbations increase, with differences in generalization and robustness across policies. For data generation, a humanoid motion generation model is fine-tuned for loco-manipulation to study the alignment of its outputs with task execution requirements and its integration into the data generation pipeline. Three simulated loco-manipulation tasks closely match real-world setups, enabling evaluation of three policies in both domains. Similar policy rankings support the reliability of simulation-based evaluation.