HuMam: Humanoid Motion Control via End-to-End Deep Reinforcement Learning with Mamba

📄 arXiv: 2509.18046v1 📥 PDF

作者: Yinuo Wang, Yuanyang Qi, Jinzhao Zhou, Gavin Tao

分类: cs.RO, cs.AI, cs.ET, eess.SP, eess.SY

发布日期: 2025-09-22

备注: 10 pages

💡 一句话要点

HuMam：利用Mamba的端到端深度强化学习实现人形机器人运动控制

🎯 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 强化学习 Mamba模型 运动控制 端到端学习

📋 核心要点

  1. 人形机器人运动控制的端到端强化学习具有紧凑的感知-动作映射优势，但现有策略常面临训练不稳定、特征融合效率低和驱动成本高等问题。
  2. HuMam框架的核心在于使用单层Mamba编码器融合机器人状态、足迹目标和相位时钟，并结合精心设计的奖励函数，实现高效稳定的运动控制。
  3. 实验表明，HuMam在学习效率、训练稳定性和任务性能上优于传统前馈网络，同时降低了功耗和扭矩峰值，验证了Mamba在人形机器人控制中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出HuMam，一个以状态为中心的端到端强化学习框架，用于人形机器人运动控制。该框架采用单层Mamba编码器融合机器人中心状态、面向的足迹目标和连续相位时钟。策略输出由低级PD环跟踪的关节位置目标，并使用PPO进行优化。一个简洁的六项奖励平衡了接触质量、摆动平滑度、足部放置、姿势和身体稳定性，同时隐式地促进节能。在mc-mujoco中的JVRC-1人形机器人上，HuMam在学习效率、训练稳定性和整体任务性能方面始终优于强大的前馈基线，同时降低了功耗和扭矩峰值。据我们所知，这是第一个采用Mamba作为融合骨干的端到端人形机器人强化学习控制器，在效率、稳定性和控制经济性方面表现出明显的优势。

🔬 方法详解

问题定义：人形机器人运动控制旨在通过学习策略，使机器人能够在复杂环境中自主行走、奔跑等。现有端到端强化学习方法虽然简化了控制流程，但常常面临训练不稳定、特征融合效率低以及驱动成本高等问题，难以获得实用性强的控制策略。

核心思路：HuMam的核心思路是利用Mamba模型的序列建模能力，高效融合机器人状态、足迹目标和相位时钟等信息，从而学习到更稳定、更节能的运动控制策略。通过精心设计的奖励函数，引导机器人学习高质量的运动行为。

技术框架：HuMam框架主要包括以下几个模块：1) 状态表示：将机器人中心状态、面向的足迹目标和连续相位时钟作为输入；2) Mamba编码器：使用单层Mamba编码器融合输入信息，提取运动控制所需的关键特征；3) 策略网络：基于Mamba编码器的输出，生成关节位置目标；4) 低级PD控制器：跟踪策略网络输出的关节位置目标，实现机器人运动；5) 奖励函数：设计六项奖励，平衡接触质量、摆动平滑度、足部放置、姿势和身体稳定性。

关键创新：HuMam最重要的创新在于将Mamba模型引入到人形机器人端到端强化学习控制中。Mamba模型具有线性复杂度，能够高效处理长序列数据，从而更好地融合机器人状态和运动目标信息。这是首次将Mamba应用于人形机器人控制，并取得了显著的性能提升。

关键设计：奖励函数的设计至关重要，HuMam采用六项奖励，包括：1) 接触奖励，鼓励机器人与地面保持稳定接触；2) 摆动平滑度奖励，鼓励关节运动平滑；3) 足部放置奖励，引导机器人将足部放置在目标位置附近；4) 姿势奖励，保持机器人身体姿势稳定；5) 身体稳定性奖励，防止机器人摔倒；6) 隐式的节能奖励，通过优化上述目标，间接降低功耗。

📊 实验亮点

实验结果表明，HuMam在JVRC-1人形机器人上显著优于传统前馈网络基线。HuMam在学习效率、训练稳定性和整体任务性能方面均有提升，同时降低了功耗和扭矩峰值。例如，HuMam能够更快地学习到稳定的行走策略，并且在行走过程中消耗更少的能量，证明了Mamba模型在人形机器人控制中的有效性。

🎯 应用场景

HuMam框架具有广泛的应用前景，可用于开发各种人形机器人的运动控制系统，例如：灾难救援机器人、服务机器人、体育机器人等。该研究成果有助于提升人形机器人的自主运动能力和适应性，使其能够在复杂环境中完成各种任务，具有重要的实际应用价值和未来发展潜力。

📄 摘要（原文）

End-to-end reinforcement learning (RL) for humanoid locomotion is appealing for its compact perception-action mapping, yet practical policies often suffer from training instability, inefficient feature fusion, and high actuation cost. We present HuMam, a state-centric end-to-end RL framework that employs a single-layer Mamba encoder to fuse robot-centric states with oriented footstep targets and a continuous phase clock. The policy outputs joint position targets tracked by a low-level PD loop and is optimized with PPO. A concise six-term reward balances contact quality, swing smoothness, foot placement, posture, and body stability while implicitly promoting energy saving. On the JVRC-1 humanoid in mc-mujoco, HuMam consistently improves learning efficiency, training stability, and overall task performance over a strong feedforward baseline, while reducing power consumption and torque peaks. To our knowledge, this is the first end-to-end humanoid RL controller that adopts Mamba as the fusion backbone, demonstrating tangible gains in efficiency, stability, and control economy.