Towards Adaptable Humanoid Control via Adaptive Motion Tracking

📄 arXiv: 2510.14454v1 📥 PDF

作者: Tao Huang, Huayi Wang, Junli Ren, Kangning Yin, Zirui Wang, Xiao Chen, Feiyu Jia, Wentao Zhang, Junfeng Long, Jingbo Wang, Jiangmiao Pang

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-10-16

备注: 9 pages

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

AdaMimic：基于自适应运动跟踪的通用人形机器人控制方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 人形机器人控制 运动跟踪 自适应控制 模仿学习 数据增强

📋 核心要点

  1. 现有运动先验方法适应性好但模仿精度不足，运动跟踪方法精度高但依赖大量训练数据和测试时目标运动。
  2. AdaMimic通过稀疏关键帧和轻量编辑增强数据，利用适配器调整跟踪速度和优化动作，实现单参考运动的自适应控制。
  3. 实验表明，AdaMimic在仿真和真实机器人上，显著提升了人形机器人在各种适应条件下的模仿精度和适应性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为AdaMimic的新型运动跟踪算法，旨在通过单个参考运动实现通用人形机器人的自适应控制。现有方法在少量运动下具有良好的适应性，但通常牺牲了模仿精度；而运动跟踪方法虽然能实现精确模仿，但需要大量的训练运动和测试时的目标运动以进行适应。为了结合两者的优势，AdaMimic首先通过将单个参考运动稀疏化为关键帧，并应用轻量级的编辑来创建一个增强数据集。然后，通过跟踪这些稀疏关键帧来初始化策略，生成密集的中间运动，并训练适配器来调整跟踪速度和细化低级动作，从而实现灵活的时间扭曲，进一步提高模仿精度和适应性。在仿真和真实的Unitree G1人形机器人上的多项任务中，验证了该方法在各种适应条件下的显著改进。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人形机器人控制方法，要么依赖大量的训练数据来实现精确的运动模仿，要么牺牲模仿精度来换取更好的适应性。运动先验方法虽然适应性较好，但难以保证模仿的准确性；而运动跟踪方法虽然能实现高精度模仿，但需要大量的训练数据，并且在测试时需要提供目标运动作为参考。因此，如何在仅有少量参考运动的情况下，实现人形机器人的高精度和高适应性控制是一个关键问题。

核心思路：AdaMimic的核心思路是结合运动先验方法和运动跟踪方法的优点，利用单个参考运动，通过数据增强和自适应控制，实现人形机器人的高精度和高适应性控制。具体来说，首先通过稀疏化和轻量编辑对单个参考运动进行数据增强，然后利用运动跟踪方法初始化策略，最后通过训练适配器来调整跟踪速度和优化动作，从而实现自适应控制。

技术框架：AdaMimic的整体框架包含三个主要阶段：1) 数据增强阶段：将单个参考运动稀疏化为关键帧，并进行轻量编辑，生成增强数据集。2) 策略初始化阶段：利用运动跟踪方法，跟踪稀疏关键帧，生成密集的中间运动，初始化策略。3) 自适应控制阶段：训练适配器，根据环境变化调整跟踪速度和优化低级动作，实现自适应控制。

关键创新：AdaMimic最重要的技术创新点在于其自适应控制机制。通过训练适配器，AdaMimic能够根据环境变化动态调整跟踪速度和优化低级动作，从而实现灵活的时间扭曲，进一步提高模仿精度和适应性。这种自适应控制机制使得AdaMimic能够在仅有少量参考运动的情况下，实现人形机器人的高精度和高适应性控制。与现有方法相比，AdaMimic不需要大量的训练数据和测试时的目标运动，具有更强的实用性和泛化能力。

关键设计：在数据增强阶段，关键帧的选择和轻量编辑的策略至关重要。在策略初始化阶段，运动跟踪方法的选择和参数设置会影响策略的性能。在自适应控制阶段，适配器的网络结构、损失函数和训练方法是关键。论文中可能使用了特定的损失函数来鼓励模仿精度和动作的平滑性，并可能采用了特定的网络结构来提高适配器的学习能力。具体的参数设置和网络结构细节需要在论文中进一步查找。

📊 实验亮点

AdaMimic在仿真和真实的Unitree G1人形机器人上进行了验证，在多个任务和各种适应条件下，都取得了显著的改进。具体性能数据未知，但摘要强调了在模仿精度和适应性方面的提升。与现有方法相比，AdaMimic能够在仅有单个参考运动的情况下，实现更高精度和更高适应性的控制。

🎯 应用场景

AdaMimic在人形机器人控制领域具有广泛的应用前景，例如，可以应用于家庭服务机器人、医疗康复机器人、工业自动化机器人等。该方法可以使机器人能够根据少量示范运动，快速适应不同的任务和环境，从而提高机器人的智能化水平和实用价值。此外，该方法还可以应用于虚拟现实和游戏领域，生成更加逼真和自然的虚拟角色动画。

📄 摘要（原文）

Humanoid robots are envisioned to adapt demonstrated motions to diverse real-world conditions while accurately preserving motion patterns. Existing motion prior approaches enable well adaptability with a few motions but often sacrifice imitation accuracy, whereas motion-tracking methods achieve accurate imitation yet require many training motions and a test-time target motion to adapt. To combine their strengths, we introduce AdaMimic, a novel motion tracking algorithm that enables adaptable humanoid control from a single reference motion. To reduce data dependence while ensuring adaptability, our method first creates an augmented dataset by sparsifying the single reference motion into keyframes and applying light editing with minimal physical assumptions. A policy is then initialized by tracking these sparse keyframes to generate dense intermediate motions, and adapters are subsequently trained to adjust tracking speed and refine low-level actions based on the adjustment, enabling flexible time warping that further improves imitation accuracy and adaptability. We validate these significant improvements in our approach in both simulation and the real-world Unitree G1 humanoid robot in multiple tasks across a wide range of adaptation conditions. Videos and code are available at https://taohuang13.github.io/adamimic.github.io/.