HL-IK: A Lightweight Implementation of Human-Like Inverse Kinematics in Humanoid Arms

📄 arXiv: 2509.20263v2 📥 PDF

作者: Bingjie Chen, Zihan Wang, Zhe Han, Guoping Pan, Yi Cheng, Houde Liu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-24 (更新: 2025-09-25)

💡 一句话要点

提出HL-IK框架以实现类人逆向运动学

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 逆向运动学 类人机器人 肘部先验 时空注意力网络 人机交互 运动自然性

📋 核心要点

  1. 现有的逆向运动学方法在生成类人动作时，往往忽视了动作的自然性，导致机械配置不够人性化。
  2. HL-IK框架通过学习肘部先验，结合末端执行器目标和历史状态，预测肘部姿态，从而实现更自然的手臂运动。
  3. 在仿真和硬件远程操作中，HL-IK显著提高了类人动作的表现，尤其在复杂轨迹下的表现提升尤为明显。

📝 摘要（中文）

传统的逆向运动学方法在处理冗余类人操纵器时，往往侧重于末端执行器的跟踪，导致生成的配置虽然机械上有效，但缺乏人类特征。本文提出了一种轻量级的类人逆向运动学框架HL-IK，旨在在保持末端执行器跟踪的同时，使整个手臂的配置看起来更具人类特征，而无需在运行时进行全身传感。该方法的关键在于学习的肘部先验，通过大规模的人类运动数据进行训练，使用FiLM调制的时空注意力网络（FiSTA）来预测肘部姿态。实验结果表明，HL-IK在183k次仿真步骤中，手臂相似性的位置和方向误差分别平均降低了30.6%和35.4%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统逆向运动学方法在生成类人动作时，缺乏自然性和人类特征的问题。现有方法往往只关注末端执行器的跟踪，导致生成的手臂配置虽然有效，但不够人性化。

核心思路：HL-IK框架的核心思路是通过学习肘部的运动先验，利用大规模人类运动数据训练模型，预测肘部姿态，从而在保持末端执行器跟踪的同时，优化手臂的整体配置，使其更具人类特征。

技术框架：HL-IK的整体架构包括数据收集、模型训练和实时预测三个主要阶段。首先，通过人类运动数据构建肘部先验；其次，使用FiLM调制的时空注意力网络（FiSTA）进行训练；最后，将预测结果与末端执行器目标结合，使用Levenberg-Marquardt优化器进行实时调整。

关键创新：HL-IK的主要创新在于引入了学习的肘部先验，通过预测肘部姿态来改善手臂的运动自然性。这一方法与传统的逆向运动学方法相比，能够更好地模拟人类的运动特征。

关键设计：在模型设计中，使用了FiLM调制的时空注意力网络，结合了末端执行器的目标和历史状态，优化了损失函数以平衡末端执行器跟踪、肘部姿态预测和运动平滑性。

📊 实验亮点

在实验中，HL-IK在183k次仿真步骤中，手臂相似性的位置和方向误差分别平均降低了30.6%和35.4%。在最具挑战性的轨迹上，误差降低幅度更是达到42.2%和47.4%。此外，硬件远程操作验证了该方法在真实环境中的有效性，进一步确认了其在类人动作生成中的优势。

🎯 应用场景

HL-IK框架具有广泛的应用潜力，特别是在类人机器人、虚拟现实和人机交互等领域。通过实现更自然的类人动作，HL-IK可以提升机器人在复杂环境中的操作能力，增强人机协作的效率和体验。未来，该技术可能会推动智能机器人在服务、医疗和娱乐等行业的应用发展。

📄 摘要（原文）

Traditional IK methods for redundant humanoid manipulators emphasize end-effector (EE) tracking, frequently producing configurations that are valid mechanically but not human-like. We present Human-Like Inverse Kinematics (HL-IK), a lightweight IK framework that preserves EE tracking while shaping whole-arm configurations to appear human-like, without full-body sensing at runtime. The key idea is a learned elbow prior: using large-scale human motion data retargeted to the robot, we train a FiLM-modulated spatio-temporal attention network (FiSTA) to predict the next-step elbow pose from the EE target and a short history of EE-elbow states.This prediction is incorporated as a small residual alongside EE and smoothness terms in a standard Levenberg-Marquardt optimizer, making HL-IK a drop-in addition to numerical IK stacks. Over 183k simulation steps, HL-IK reduces arm-similarity position and direction error by 30.6% and 35.4% on average, and by 42.2% and 47.4% on the most challenging trajectories. Hardware teleoperation on a robot distinct from simulation further confirms the gains in anthropomorphism. HL-IK is simple to integrate, adaptable across platforms via our pipeline, and adds minimal computation, enabling human-like motions for humanoid robots. Project page: https://hl-ik.github.io/