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 (更新: 2026-10-23)
💡 一句话要点
提出LocoManiLab以解决人形机器人运动与操作协调评估问题
🎯 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 策略评估 数据生成 鲁棒性 泛化能力
📋 核心要点
- 现有方法难以在不同策略和控制器下评估人形机器人在运动与操作协调方面的进展。
- LocoManiLab提供了一个统一的测试平台，涵盖数据生成、策略训练和评估，支持多种任务设置。
- 实验结果显示，成功率在未见任务和场景中下降，且随着视觉干扰增加，策略的泛化和鲁棒性存在显著差异。
📝 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提供了一个集成的测试平台，涵盖数据收集与生成、策略训练、评估及实际部署。其任务套件覆盖234个原子和组合任务，支持51.5小时的模拟遥控。评估包括十二种策略与共享控制器的任务和场景分割，以及对演示规模和数据源混合的研究。成功率在未见任务和场景中下降，且随着视觉干扰增加而普遍下降，显示出策略间的泛化和鲁棒性差异。为数据生成，论文微调了人形运动生成模型，以研究其输出与任务执行要求的对齐及其在数据生成管道中的集成。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决人形机器人在运动与操作协调方面的评估难题，现有方法在不同策略和控制器下缺乏统一的测试框架，导致评估结果不一致。
核心思路：LocoManiLab通过构建一个集成的测试平台，整合数据收集、策略训练、评估和实际部署，提供了一个统一的评估环境，以便于比较不同策略和控制器的性能。
技术框架：该平台包含数据生成模块、策略训练模块、评估模块和实际部署模块。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，评估模块则对不同策略在多种任务和场景下进行性能评估。
关键创新：LocoManiLab的主要创新在于其统一的测试框架，能够在多种任务和场景下进行一致的评估，解决了现有方法中评估标准不统一的问题。
关键设计：在数据生成过程中，微调的人形运动生成模型确保其输出与任务执行要求对齐，评估中采用了共享控制器和多种策略的组合，以提高评估的全面性和可靠性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在未见任务和场景下，成功率随着视觉干扰的增加而下降，显示出不同策略的泛化和鲁棒性差异。LocoManiLab的评估结果与实际场景中的表现高度一致，验证了模拟评估的可靠性。
🎯 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。通过提供一个统一的测试平台，研究人员和工程师能够更有效地评估和优化机器人在复杂环境中的表现，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.