Learning to Act Through Contact: A Unified View of Multi-Task Robot Learning

📄 arXiv: 2510.03599v1 📥 PDF

作者: Shafeef Omar, Majid Khadiv

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-04

💡 一句话要点

提出基于接触的统一多任务机器人学习框架，实现通用运动与操作策略

🎯 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: 机器人学习 强化学习 多任务学习 接触交互 运动规划

📋 核心要点

  1. 现有机器人学习方法通常为每个任务设计独立策略，缺乏通用性，难以应对复杂任务。
  2. 论文提出基于接触目标的统一框架，通过接触位置、时间和执行器序列定义任务，实现跨任务知识共享。
  3. 实验验证了该框架在多种机器人形态和任务上的有效性，展示了良好的泛化能力和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种统一的框架，用于多任务运动和操作策略学习，该框架基于显式接触表示。不同于为不同任务设计不同的策略，我们的方法通过一系列接触目标（期望的接触位置、时间和主动末端执行器）统一了任务的定义。这使得能够利用不同接触丰富的任务之间的共享结构，从而产生一个能够执行各种任务的单一策略。特别地，我们训练了一个目标条件强化学习（RL）策略来实现给定的接触计划。我们在多个机器人形态和任务上验证了我们的框架：四足机器人执行多个步态，人形机器人执行多个双足和四足步态，以及人形机器人执行不同的双手物体操作任务。每个场景都由一个单一策略控制，该策略经过训练以执行基于接触的不同任务，展示了跨形态不同系统的通用和鲁棒行为。我们的结果表明，显式接触推理显著提高了对未见场景的泛化能力，将显式接触策略学习定位为可扩展的运动操作的有希望的基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人学习方法通常针对特定任务设计策略，难以泛化到新的任务或环境。尤其是在运动和操作任务中，需要处理复杂的接触交互，而现有方法往往难以显式地建模接触信息，导致策略的鲁棒性和泛化能力不足。

核心思路：论文的核心思路是将不同的运动和操作任务统一表示为一系列接触目标，包括期望的接触位置、时间和主动末端执行器。通过这种方式，不同的任务可以共享底层的接触交互模式，从而实现跨任务的知识迁移和泛化。论文训练一个目标条件强化学习策略，根据给定的接触计划生成相应的动作序列。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1）接触计划生成器：根据任务目标生成一系列接触目标；2）目标条件强化学习策略：根据当前状态和接触目标，生成机器人的动作；3）环境模拟器：用于训练和评估强化学习策略。整体流程是，首先由接触计划生成器生成接触目标序列，然后将当前状态和接触目标输入到目标条件强化学习策略中，策略输出机器人的动作，环境模拟器根据动作更新机器人的状态，并计算奖励信号，用于训练强化学习策略。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于将不同的运动和操作任务统一表示为一系列接触目标。这种表示方式能够显式地建模接触信息，并利用不同任务之间的共享结构，从而提高策略的泛化能力和鲁棒性。与现有方法相比，该方法不需要为每个任务单独设计策略，而是可以通过一个统一的策略来完成多个任务。

关键设计：论文使用目标条件强化学习算法来训练策略，奖励函数的设计至关重要，需要考虑接触目标的实现程度、动作的平滑性以及能量消耗等因素。具体的网络结构未知，但推测使用了循环神经网络（RNN）或Transformer等结构来处理接触目标序列。论文中接触计划生成器的具体实现方式未知，可能使用了人工设计或学习的方法。

📊 实验亮点

实验结果表明，该框架在多种机器人形态和任务上都取得了良好的效果。例如，四足机器人可以执行多种步态，人形机器人可以执行双足和四足步态，并且人形机器人可以执行不同的双手物体操作任务。与传统的基于任务特定策略的方法相比，该方法具有更好的泛化能力和鲁棒性，能够更好地适应未见过的场景。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要复杂运动和操作的机器人任务，例如：家庭服务机器人、工业自动化机器人、搜救机器人等。通过学习通用的接触交互策略，机器人可以更好地适应不同的环境和任务，提高工作效率和安全性。未来，该方法有望推动机器人技术在更多领域的应用。

📄 摘要（原文）

We present a unified framework for multi-task locomotion and manipulation policy learning grounded in a contact-explicit representation. Instead of designing different policies for different tasks, our approach unifies the definition of a task through a sequence of contact goals-desired contact positions, timings, and active end-effectors. This enables leveraging the shared structure across diverse contact-rich tasks, leading to a single policy that can perform a wide range of tasks. In particular, we train a goal-conditioned reinforcement learning (RL) policy to realise given contact plans. We validate our framework on multiple robotic embodiments and tasks: a quadruped performing multiple gaits, a humanoid performing multiple biped and quadrupedal gaits, and a humanoid executing different bimanual object manipulation tasks. Each of these scenarios is controlled by a single policy trained to execute different tasks grounded in contacts, demonstrating versatile and robust behaviours across morphologically distinct systems. Our results show that explicit contact reasoning significantly improves generalisation to unseen scenarios, positioning contact-explicit policy learning as a promising foundation for scalable loco-manipulation.