Hierarchical Intention-Aware Expressive Motion Generation for Humanoid Robots

📄 arXiv: 2506.01563v4 📥 PDF

作者: Lingfan Bao, Yan Pan, Tianhu Peng, Dimitrios Kanoulas, Chengxu Zhou

分类: cs.RO

发布日期: 2025-06-02 (更新: 2025-09-27)

备注: 7 pages, 2 figures, IEEE conference paper

💡 一句话要点

提出层次化意图感知的生动动作生成框架以提升人机交互

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 人机交互 意图感知 动作生成 扩散模型 层次化框架 社交适应性 实时响应

📋 核心要点

  1. 现有的人机交互方法往往依赖于固定的动作库或复杂的生成模型，导致实时性和灵活性不足。
  2. 本文提出的层次化框架结合了意图感知推理和基于扩散模型的实时动作生成，提升了交互的自然性和适应性。
  3. 在物理平台上的实验验证显示，该方法在真实场景中表现出良好的鲁棒性和社会适应性，显著提升了人机交互的效果。

📝 摘要（中文）

有效的人机交互要求机器人实时识别人的意图并生成生动、社会适宜的动作。现有方法通常依赖固定的动作库或计算成本高昂的生成模型。本文提出了一种层次化框架，结合了上下文学习（ICL）的意图感知推理与基于扩散模型的实时动作生成。该系统引入了结构化提示、置信评分、后备行为和社会上下文感知，以实现意图的细化和自适应响应。通过利用大规模动作数据集和高效的潜在空间去噪，该框架生成多样且物理上合理的手势，适用于动态的人形交互。实验验证表明，该方法在现实场景中展现出良好的鲁棒性和社会适应性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人在动态人机交互中实时识别意图和生成适当动作的挑战。现有方法往往缺乏灵活性和实时性，难以适应复杂的社交场景。

核心思路：提出的层次化框架通过上下文学习（ICL）实现意图感知推理，并结合扩散模型进行实时动作生成，以提高机器人的交互能力和社会适应性。

技术框架：该框架主要包括意图感知模块、动作生成模块和反馈机制。意图感知模块通过结构化提示和置信评分来细化用户意图，动作生成模块则利用扩散模型生成多样的手势，反馈机制确保机器人能够根据社交上下文进行自适应响应。

关键创新：本文的创新点在于将意图感知与动作生成相结合，形成一个层次化的框架，显著提升了机器人在复杂社交场景中的表现。与传统方法相比，该框架能够实时生成更为自然和适宜的动作。

关键设计：在设计中，采用了高效的潜在空间去噪技术，确保生成的动作在物理上合理。此外，置信评分和后备行为的引入使得机器人能够在不确定情况下做出更为合理的反应。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提方法在真实场景中展现出良好的鲁棒性和社会适应性。与基线方法相比，生成的动作在自然性和适宜性上有显著提升，具体性能数据尚未披露。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、社交机器人和娱乐机器人等，能够显著提升机器人在复杂社交场景中的交互能力。未来，该框架有望推动人机交互技术的发展，使机器人能够更自然地融入人类社会。

📄 摘要（原文）

Effective human-robot interaction requires robots to identify human intentions and generate expressive, socially appropriate motions in real-time. Existing approaches often rely on fixed motion libraries or computationally expensive generative models. We propose a hierarchical framework that combines intention-aware reasoning via in-context learning (ICL) with real-time motion generation using diffusion models. Our system introduces structured prompting with confidence scoring, fallback behaviors, and social context awareness to enable intention refinement and adaptive response. Leveraging large-scale motion datasets and efficient latent-space denoising, the framework generates diverse, physically plausible gestures suitable for dynamic humanoid interactions. Experimental validation on a physical platform demonstrates the robustness and social alignment of our method in realistic scenarios.