DreamControl: Human-Inspired Whole-Body Humanoid Control for Scene Interaction via Guided Diffusion
作者: Dvij Kalaria, Sudarshan S Harithas, Pushkal Katara, Sangkyung Kwak, Sarthak Bhagat, Shankar Sastry, Srinath Sridhar, Sai Vemprala, Ashish Kapoor, Jonathan Chung-Kuan Huang
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-09-17 (更新: 2025-09-30)
备注: https://genrobo.github.io/DreamControl/ (under submission)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
DreamControl：通过引导扩散实现受人类启发的全身人形机器人场景交互控制
🎯 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: 人形机器人控制 强化学习 扩散模型 运动先验 全身控制 场景交互 仿真到真实迁移
📋 核心要点
- 现有方法在复杂的人形机器人全身控制和场景交互任务中面临挑战，难以生成自然且有效的动作。
- DreamControl利用人类运动数据训练的扩散模型作为先验知识，引导强化学习策略探索更优的动作空间。
- 实验表明，DreamControl在Unitree G1机器人上成功实现了多种复杂任务，并展现出良好的仿真到真实迁移能力。
📝 摘要（中文）
本文介绍了一种名为DreamControl的全新方法，用于学习自主全身人形机器人技能。DreamControl利用了扩散模型和强化学习（RL）的优势：其核心创新是使用在人类运动数据上训练的扩散先验，该先验随后引导模拟环境中的RL策略来完成特定的目标任务（例如，打开抽屉或拾取物体）。实验表明，这种受人类运动信息引导的先验使得RL能够发现直接RL无法达到的解决方案，并且扩散模型本身能够促进自然运动，从而有助于从仿真到真实的迁移。DreamControl的有效性已在Unitree G1机器人上得到验证，涵盖了一系列具有挑战性的任务，包括同时进行下半身和上半身控制以及物体交互。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决人形机器人全身控制和场景交互问题，尤其是在复杂任务中，如何使机器人能够像人类一样自然、高效地完成任务。现有方法，如直接使用强化学习，往往难以探索到有效的动作空间，导致学习效率低下，且生成的动作不自然。
核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型学习人类运动的先验知识，然后将这些先验知识融入到强化学习过程中，引导强化学习策略的探索方向。这样可以避免强化学习从零开始探索，从而提高学习效率，并生成更自然的动作。
技术框架：DreamControl的技术框架主要包含两个阶段：首先，使用大量人类运动数据训练一个扩散模型，该模型能够生成逼真的人类运动。然后，使用强化学习算法训练一个控制策略，该策略以扩散模型生成的运动作为引导，从而学习如何在特定场景中完成任务。具体来说，扩散模型提供了一个运动的先验分布，强化学习策略则在这个先验分布的基础上进行优化，以最大化任务奖励。
关键创新：DreamControl的关键创新在于将扩散模型和强化学习相结合，利用扩散模型提供的人类运动先验知识来引导强化学习策略的探索。这种方法不仅提高了学习效率，还使得机器人能够生成更自然的动作。与现有方法相比，DreamControl能够更好地利用人类运动数据，从而学习到更有效的控制策略。
关键设计：在扩散模型方面，论文采用了标准的扩散模型架构，并使用大量人类运动数据进行训练。在强化学习方面，论文采用了PPO算法，并设计了一个奖励函数，该奖励函数不仅考虑了任务完成情况，还考虑了动作的自然程度。此外，论文还设计了一种机制，用于将扩散模型生成的运动信息融入到强化学习策略中，从而引导策略的探索方向。
📊 实验亮点
DreamControl在Unitree G1机器人上进行了实验验证，成功实现了开抽屉、拾取物体等复杂任务。实验结果表明，DreamControl能够生成自然流畅的全身动作，并且具有良好的仿真到真实迁移能力。与直接使用强化学习的方法相比，DreamControl能够更快地学习到有效的控制策略，并且生成的动作更加自然。
🎯 应用场景
DreamControl具有广泛的应用前景，例如：家庭服务机器人，可以帮助人们完成各种家务；工业机器人，可以进行复杂的操作和装配；医疗机器人，可以辅助医生进行手术和康复治疗。该研究的实际价值在于提高了人形机器人的自主性和智能化水平，使其能够更好地适应复杂环境并完成各种任务。未来，DreamControl有望成为人形机器人控制领域的重要技术。
📄 摘要（原文）
We introduce DreamControl, a novel methodology for learning autonomous whole-body humanoid skills. DreamControl leverages the strengths of diffusion models and Reinforcement Learning (RL): our core innovation is the use of a diffusion prior trained on human motion data, which subsequently guides an RL policy in simulation to complete specific tasks of interest (e.g., opening a drawer or picking up an object). We demonstrate that this human motion-informed prior allows RL to discover solutions unattainable by direct RL, and that diffusion models inherently promote natural looking motions, aiding in sim-to-real transfer. We validate DreamControl's effectiveness on a Unitree G1 robot across a diverse set of challenging tasks involving simultaneous lower and upper body control and object interaction. Project website at https://genrobo.github.io/DreamControl/