Multi-Embodiment Locomotion at Scale with extreme Embodiment Randomization
作者: Nico Bohlinger, Jan Peters
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2025-09-02
💡 一句话要点
提出基于极端形态随机化的多形态通用运动策略，实现零样本迁移
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人控制 强化学习 形态随机化 通用运动策略 零样本迁移
📋 核心要点
- 现有运动控制策略难以泛化到不同形态的机器人，限制了其应用范围。
- 论文提出一种基于极端形态随机化的通用运动策略，通过训练控制多种形态变异的机器人。
- 实验表明，该策略能够零样本迁移到真实世界的人形和四足机器人，展示了良好的泛化能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种通用的运动策略，该策略在包含50种腿式机器人的多样化集合上进行训练。通过结合改进的具身感知架构（URMAv2）和基于性能的极端形态随机化课程，我们的策略学会控制数百万种形态变异。该策略实现了对未见过的真实世界人形和四足机器人的零样本迁移。
🔬 方法详解
问题定义：现有运动控制方法通常针对特定机器人设计，难以适应不同形态的机器人。这限制了其在实际应用中的灵活性和可扩展性。如何训练一个能够控制多种不同形态机器人的通用运动策略是一个挑战。
核心思路：论文的核心思路是通过极端形态随机化来增强策略的泛化能力。具体来说，在训练过程中，策略会接触到数百万种不同的机器人形态，从而学习到与具体形态无关的通用运动控制规律。这种方法类似于数据增强，但作用于机器人形态本身。
技术框架：整体框架包含一个具身感知架构（URMAv2）和一个基于性能的课程学习策略。URMAv2负责从机器人状态中提取有用的特征，并将其输入到运动控制器中。课程学习策略则负责逐步增加训练难度，从简单的形态开始，逐渐过渡到更复杂的形态。整个训练过程在一个模拟环境中进行。
关键创新：最重要的创新点在于极端形态随机化。与传统的形态随机化方法相比，本文提出的方法能够生成更多样化的机器人形态，从而显著提高策略的泛化能力。此外，URMAv2架构也针对多形态机器人进行了优化，能够更好地提取与形态无关的特征。
关键设计：URMAv2架构的具体细节未知，但根据描述，它应该包含一些能够处理不同形态输入的模块，例如自注意力机制或图神经网络。课程学习策略的具体实现方式未知，但它应该根据策略的性能动态调整训练难度。损失函数可能包含运动轨迹的误差、能量消耗等指标。
📊 实验亮点
该策略在包含50种腿式机器人的多样化集合上进行训练，能够控制数百万种形态变异。最重要的是，该策略实现了对未见过的真实世界人形和四足机器人的零样本迁移，证明了其强大的泛化能力。具体的性能指标未知，但零样本迁移本身就是一个重要的突破。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人通用控制领域，例如，在灾难救援、物流运输等场景中，可以使用同一套控制策略来控制不同类型的机器人，从而提高任务的效率和灵活性。此外，该方法还可以用于机器人设计，通过模拟不同形态机器人的运动性能，辅助设计人员选择最优的机器人形态。
📄 摘要（原文）
We present a single, general locomotion policy trained on a diverse collection of 50 legged robots. By combining an improved embodiment-aware architecture (URMAv2) with a performance-based curriculum for extreme Embodiment Randomization, our policy learns to control millions of morphological variations. Our policy achieves zero-shot transfer to unseen real-world humanoid and quadruped robots.