Dribble Master: Learning Agile Humanoid Dribbling Through Legged Locomotion
作者: Zhuoheng Wang, Jinyin Zhou, Qi Wu
分类: cs.RO
发布日期: 2025-05-19 (更新: 2025-12-07)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出双阶段课程学习框架以解决人形机器人灵活控球问题
🎯 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: 人形机器人 足球运球 强化学习 动态平衡 课程学习 虚拟摄像头 球体操控
📋 核心要点
- 现有的基于规则的方法在动态球控方面存在适应性不足的问题，难以应对复杂的足球场景。
- 提出双阶段课程学习框架，第一阶段学习基本运动技能，第二阶段微调灵活运球策略，避免了对固定轨迹的依赖。
- 实验结果显示，所提方法在多个环境中实现了有效的球体操控，展现出灵活且吸引人的运球行为。
📝 摘要（中文）
人形足球运球是一项高度挑战性的任务，需要灵活的球体操控和动态平衡。传统的基于规则的方法由于依赖固定的行走模式和对实时球体动态的适应性不足，往往难以实现准确的球控。为了解决这些问题，本文提出了一种双阶段课程学习框架，使人形机器人能够在没有明确动力学或预定义轨迹的情况下习得运球技能。在第一阶段，机器人学习基本的运动技能；在第二阶段，我们对灵活运球的策略进行微调。此外，我们在仿真中引入了虚拟摄像头模型，模拟真实机器人的视野和感知限制，从而实现训练过程中的真实球体感知。实验结果表明，我们的方法能够有效地操控球体，实现灵活且视觉上吸引人的运球行为。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决人形机器人在足球运球中灵活控球和动态平衡的挑战。现有方法因依赖固定的行走模式，难以适应实时变化的球体动态，导致球控效果不佳。
核心思路：论文提出的双阶段课程学习框架使机器人能够在没有明确动力学或预定义轨迹的情况下习得运球技能。第一阶段专注于基本运动技能的学习，第二阶段则针对灵活运球进行策略微调。
技术框架：整体架构分为两个主要阶段：第一阶段为基本运动技能学习，第二阶段为灵活运球策略的微调。同时引入虚拟摄像头模型以模拟真实的视野和感知限制。
关键创新：最重要的创新在于引入双阶段课程学习框架和虚拟摄像头模型，使得机器人能够在复杂环境中进行有效的球体操控，显著提升了运球的灵活性和准确性。
关键设计：在奖励设计上，采用启发式奖励机制以鼓励主动感知，促进更广泛的视觉范围，从而实现连续的球体感知。
📊 实验亮点
实验结果表明，所提方法在多个环境中实现了有效的球体操控，展现出灵活且视觉上吸引人的运球行为。与传统方法相比，机器人在动态环境中的运球成功率显著提高，表现出更高的适应性和灵活性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人足球、服务机器人以及其他需要灵活运动和实时决策的场景。通过提升人形机器人的运动能力和感知能力，未来可在体育、娱乐及人机协作等领域产生深远影响。
📄 摘要（原文）
Humanoid soccer dribbling is a highly challenging task that demands dexterous ball manipulation while maintaining dynamic balance. Traditional rule-based methods often struggle to achieve accurate ball control due to their reliance on fixed walking patterns and limited adaptability to real-time ball dynamics. To address these challenges, we propose a two-stage curriculum learning framework that enables a humanoid robot to acquire dribbling skills without explicit dynamics or predefined trajectories. In the first stage, the robot learns basic locomotion skills; in the second stage, we fine-tune the policy for agile dribbling maneuvers. We further introduce a virtual camera model in simulation that simulates the field of view and perception constraints of the real robot, enabling realistic ball perception during training. We also design heuristic rewards to encourage active sensing, promoting a broader visual range for continuous ball perception. The policy is trained in simulation and successfully transferred to a physical humanoid robot. Experiment results demonstrate that our method enables effective ball manipulation, achieving flexible and visually appealing dribbling behaviors across multiple environments. This work highlights the potential of reinforcement learning in developing agile humanoid soccer robots. Additional details and videos are available at https://zhuoheng0910.github.io/dribble-master/.