Latent Conditioned Loco-Manipulation Using Motion Priors
作者: Maciej Stępień, Rafael Kourdis, Constant Roux, Olivier Stasse
分类: cs.RO
发布日期: 2025-09-19
备注: https://gepetto.github.io/LaCoLoco/
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出基于运动先验的潜在条件Loco-Manipulation方法，用于人形和四足机器人的复杂任务控制
🎯 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: Loco-Manipulation 人形机器人 四足机器人 模仿学习 潜在空间控制
📋 核心要点
- 现有深度强化学习方法在人形和四足机器人控制中主要关注单一技能，难以有效解决复杂任务。
- 该方法通过模仿学习获得低级技能，并利用潜在空间控制技能执行，从而实现多用途运动策略。
- 通过仿真和硬件实验，验证了该方法在人形和四足机器人Loco-Manipulation任务中的有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于运动先验的潜在条件Loco-Manipulation方法，旨在解决人形和四足机器人复杂任务控制中，现有深度强化学习方法专注于单一技能的局限性。该方法首先通过模仿学习获得多用途运动策略，从而获取低级技能，并通过潜在空间控制技能的执行。为了保证部署安全，该方法扩展了原始公式以处理约束，并使用扩散判别器来提高模仿质量。通过在H1人形机器人和Solo12四足机器人的仿真环境中进行Loco-Manipulation验证，并在Solo12硬件上部署策略，证明了该方法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：现有的人形和四足机器人控制方法，特别是基于深度强化学习的方法，通常专注于学习单一的运动技能。这使得机器人难以完成需要多种技能协同配合的复杂任务，例如在移动的同时进行物体操作（Loco-Manipulation）。此外，如何保证机器人在执行任务时的安全性，以及如何提高模仿学习的质量，也是现有方法面临的挑战。
核心思路：本文的核心思路是首先通过模仿学习训练一个多用途的运动策略，该策略能够学习到多种低级运动技能。然后，通过潜在空间来控制这些技能的执行，从而实现对机器人运动的灵活控制。这种方法借鉴了计算机图形学中控制角色的成功经验，并将其应用于机器人控制领域。通过引入约束来保证机器人的安全性，并使用扩散判别器来提高模仿学习的质量。
技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 运动数据收集：收集用于模仿学习的运动数据，可以是简单的合成运动，也可以是通过运动学重定向获得的动物运动数据。2) 运动策略训练：使用模仿学习算法，训练一个能够生成多种运动技能的运动策略。该策略接受潜在空间的输入，并输出机器人的关节控制指令。3) 约束处理：在运动策略中引入约束，以保证机器人在执行任务时的安全性。这些约束可以是关节角度限制、力矩限制等。4) 扩散判别器：使用扩散判别器来提高模仿学习的质量。扩散判别器能够区分真实运动数据和生成运动数据，从而引导运动策略生成更逼真的运动。5) 任务执行：使用训练好的运动策略来控制机器人执行Loco-Manipulation任务。通过调整潜在空间的输入，可以控制机器人执行不同的运动技能，从而完成复杂的任务。
关键创新：该论文的关键创新点在于：1) 将基于潜在空间的运动控制方法应用于人形和四足机器人，实现了对机器人运动的灵活控制。2) 引入约束来保证机器人在执行任务时的安全性。3) 使用扩散判别器来提高模仿学习的质量。
关键设计：论文中使用了模仿学习算法来训练运动策略。具体来说，策略网络接受当前机器人状态和潜在向量作为输入，输出下一时刻的关节控制指令。损失函数包括模仿损失（用于使策略网络模仿训练数据）和正则化损失（用于防止过拟合）。扩散判别器被训练来区分真实运动数据和策略网络生成的运动数据。判别器的输出被用作额外的损失项，以提高模仿学习的质量。在硬件实验中，作者使用了PID控制器来将策略网络输出的关节目标位置转换为实际的电机控制信号。
📊 实验亮点
该研究在H1人形机器人和Solo12四足机器人的仿真环境中进行了Loco-Manipulation验证，并在Solo12硬件上进行了部署。实验结果表明，该方法能够有效地控制机器人完成复杂的Loco-Manipulation任务，并且具有良好的泛化能力和鲁棒性。通过引入约束，可以保证机器人在执行任务时的安全性。使用扩散判别器可以提高模仿学习的质量，生成更逼真的运动。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于人形和四足机器人在复杂环境中的自主导航和操作任务，例如搜救、物流、巡检等。通过学习各种运动技能，机器人可以适应不同的地形和任务需求，实现更高效、安全的作业。此外，该方法还可以应用于虚拟现实和游戏等领域，生成更逼真、自然的机器人运动。
📄 摘要（原文）
Although humanoid and quadruped robots provide a wide range of capabilities, current control methods, such as Deep Reinforcement Learning, focus mainly on single skills. This approach is inefficient for solving more complicated tasks where high-level goals, physical robot limitations and desired motion style might all need to be taken into account. A more effective approach is to first train a multipurpose motion policy that acquires low-level skills through imitation, while providing latent space control over skill execution. Then, this policy can be used to efficiently solve downstream tasks. This method has already been successful for controlling characters in computer graphics. In this work, we apply the approach to humanoid and quadrupedal loco-manipulation by imitating either simple synthetic motions or kinematically retargeted dog motions. We extend the original formulation to handle constraints, ensuring deployment safety, and use a diffusion discriminator for better imitation quality. We verify our methods by performing loco-manipulation in simulation for the H1 humanoid and Solo12 quadruped, as well as deploying policies on Solo12 hardware. Videos and code are available at https://gepetto.github.io/LaCoLoco/