人形机器人全能运动革命：HUGWBC实现多模态步态精细调控与实时操控
人形机器人全能运动革命：HUGWBC实现多模态步态精细调控与实时操控
人形机器人在未来的智能生活中扮演着越来越重要的角色。然而，当前的人形机器人行走系统单一、被动，缺乏可扩展性，难以实现如人类般的多样化运动。针对这一问题，上海交通大学与上海人工智能实验室联合研究团队提出了一种统一的全身控制策略——HUGWBC（Humanoid's Unified and General Whole-Body Control），支持机器人生成细粒度可控的多种步态，并可调整步态参数和姿态参数。
解决的问题
当前的人形机器人行走系统单一、被动，缺乏可扩展性，难以实现如人类般的多样化运动（如奔跑、跳跃、单脚跳等），也无法对步态参数（步频、步幅、脚摆高度等）进行细粒度调整。此外，现有方法在执行运动任务时，缺乏对上半身控制的实时干预能力，限制了机器人在复杂任务中的适应性和灵活性。
提出的方案
提出HUGWBC（Humanoid’s Unified and General Whole-Body Control），一个统一的全身控制策略，支持机器人生成细粒度可控的多种步态，包括行走、奔跑、跳跃、单脚跳等，并可调整步态参数（步频、脚摆高度）和姿态参数（身体高度、腰部旋转、身体俯仰）。此外，HUGWBC 允许上半身接受外部控制（如遥操作），实现运动-操作一体化（loco-manipulation）。
应用的技术
- 通用指令空间设计：在任务和行为层面定义统一的控制指令，使步态调整灵活且易扩展。
- 对称性损失（Symmetrical Loss）：在学习过程中引入对称性约束，提升步态稳定性和可控性。
- 干预训练（Intervention Training）：在训练中模拟外部干预，增强机器人在实时控制下的鲁棒性和适应性。
- 强化学习训练：在仿真环境中通过强化学习优化单一策略，使机器人能够直接适应现实环境，减少现实训练成本。
达到的效果
- 机器人可在单一控制策略下执行多种步态（行走、奔跑、跳跃、单脚跳等）。
- 支持步态参数和姿态参数的实时调整，实现细粒度控制。
- 允许上半身遥操作，在运动过程中保持高精度操作能力。
- 经过实验验证，HUGWBC 在跟踪精度、稳定性、鲁棒性方面均表现优异，并深入分析了不同指令组合对步态的影响，为优化机器人运动控制提供了新思路。
实验验证
本研究在Unitree H1机器人上进行了全面实验，验证了HUGWBC在不同命令下的跟踪表现、命令组合的合理性、大规模噪声干预训练的鲁棒性以及在现实世界中的表现。实验结果表明，HUGWBC在各种测试案例下都表现出色，特别是在应对外部上半身干预时展现出较强的鲁棒性。
结论与展望
本文提出了一种统一且通用的人形全身控制器HUGWBC。通过扩展命令空间和干预训练，HUGWBC能够实现精细的步态控制，同时支持外部上半身控制，这使其成为广泛的运动操作任务的基础控制器。未来的工作可以采用HUGWBC来控制各种人形机器人，或将HUGWBC训练出的策略作为统一的低级控制器，构建一个高级规划器来实现复杂任务。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2502.03206
项目链接：https://hugwbc.github.io/