HuB: Learning Extreme Humanoid Balance
作者: Tong Zhang, Boyuan Zheng, Ruiqian Nai, Yingdong Hu, Yen-Jen Wang, Geng Chen, Fanqi Lin, Jiongye Li, Chuye Hong, Koushil Sreenath, Yang Gao
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG, eess.SY
发布日期: 2025-05-12 (更新: 2025-08-17)
备注: CoRL 2025 (Oral Presentation). Project website: https://hub-robot.github.io
💡 一句话要点
提出HuB框架以解决类人机器人平衡控制问题
🎯 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)
关键词: 类人机器人 平衡控制 强化学习 仿真与现实 运动能力 鲁棒性训练 策略学习
📋 核心要点
- 现有方法在类人机器人平衡控制中面临参考运动误差、形态不匹配和仿真与现实差距等挑战。
- HuB框架通过整合参考运动精炼、平衡感知策略学习和鲁棒性训练，针对特定问题进行优化。
- 在Unitree G1机器人上进行的实验表明，HuB在极端平衡任务中表现优异，稳定性显著高于基线方法。
📝 摘要（中文）
人类身体展现出卓越的运动能力，如单脚稳立或高踢腿，这些都需要精确的平衡控制。尽管近期研究利用强化学习追踪人类动作以获取技能，但在平衡密集型任务中应用这一范式仍然面临挑战。本文识别出三个主要障碍：参考运动误差导致的不稳定性、形态不匹配造成的学习困难，以及传感器噪声和未建模动态导致的仿真与现实差距。为此，我们提出了HuB（Humanoid Balance），一个统一框架，整合了参考运动精炼、平衡感知策略学习和仿真到现实的鲁棒性训练，针对每个挑战进行优化。我们在Unitree G1类人机器人上验证了该方法，成功应对了极具挑战性的准静态平衡任务，包括极端单腿姿势，如燕子平衡和李小龙的踢腿。我们的策略在强烈物理干扰下依然保持稳定，而基线方法则频繁失败。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决类人机器人在平衡控制任务中的不稳定性，现有方法在面对参考运动误差、形态不匹配和仿真与现实差距时表现不佳。
核心思路：HuB框架通过三个模块分别应对上述挑战，确保机器人在复杂平衡任务中能够稳定执行。该设计旨在提高策略的适应性和鲁棒性。
技术框架：HuB框架包括参考运动精炼模块、平衡感知策略学习模块和仿真到现实的鲁棒性训练模块。每个模块针对特定问题进行优化，形成一个闭环反馈系统。
关键创新：HuB的创新在于将平衡控制的多个挑战整合到一个统一框架中，显著提升了类人机器人的平衡能力，与传统方法相比，能够更好地应对动态环境中的干扰。
关键设计：在HuB中，采用了特定的损失函数来优化平衡策略，并设计了适应性强的网络结构，以处理不同的平衡任务和环境变化。
📊 实验亮点
实验结果显示，HuB在极端单腿姿势任务中表现出色，能够在强烈的物理干扰下保持稳定，而基线方法则无法完成这些任务。具体而言，HuB在面对足球强力击打时，依然能够维持平衡，展现出显著的性能提升。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括服务机器人、救援机器人和运动训练等。通过提升类人机器人的平衡能力，可以使其在复杂环境中更有效地执行任务，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
The human body demonstrates exceptional motor capabilities-such as standing steadily on one foot or performing a high kick with the leg raised over 1.5 meters-both requiring precise balance control. While recent research on humanoid control has leveraged reinforcement learning to track human motions for skill acquisition, applying this paradigm to balance-intensive tasks remains challenging. In this work, we identify three key obstacles: instability from reference motion errors, learning difficulties due to morphological mismatch, and the sim-to-real gap caused by sensor noise and unmodeled dynamics. To address these challenges, we propose HuB (Humanoid Balance), a unified framework that integrates reference motion refinement, balance-aware policy learning, and sim-to-real robustness training, with each component targeting a specific challenge. We validate our approach on the Unitree G1 humanoid robot across challenging quasi-static balance tasks, including extreme single-legged poses such as Swallow Balance and Bruce Lee's Kick. Our policy remains stable even under strong physical disturbances-such as a forceful soccer strike-while baseline methods consistently fail to complete these tasks. Project website: https://hub-robot.github.io