Learning Vision-Driven Reactive Soccer Skills for Humanoid Robots

📄 arXiv: 2511.03996v1 📥 PDF

作者: Yushi Wang, Changsheng Luo, Penghui Chen, Jianran Liu, Weijian Sun, Tong Guo, Kechang Yang, Biao Hu, Yangang Zhang, Mingguo Zhao

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-06

备注: Project page: https://humanoid-kick.github.io

💡 一句话要点

提出基于视觉的强化学习方法，用于人形机器人足球技能的反应式控制

🎯 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) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 人形机器人 强化学习 视觉感知 运动控制 RoboCup 对抗运动先验

📋 核心要点

  1. 现有的人形机器人足球系统依赖解耦模块，导致响应延迟和行为不连贯，难以应对动态环境。
  2. 论文提出了一种统一的强化学习控制器，直接集成视觉感知和运动控制，实现反应式足球技能。
  3. 该方法在真实RoboCup比赛中验证，展现了控制器在各种场景下连贯且稳健的足球行为。

📝 摘要（中文）

人形机器人足球对具身智能提出了代表性的挑战，要求机器人在紧密耦合的感知-动作循环中运行。然而，现有的系统通常依赖于解耦的模块，导致在动态环境中响应延迟和行为不连贯，而现实世界的感知限制进一步加剧了这些问题。本文提出了一种统一的基于强化学习的控制器，使人形机器人能够通过直接集成视觉感知和运动控制来获得反应式足球技能。我们的方法将对抗运动先验扩展到真实世界动态环境中的感知设置，弥合了运动模仿和视觉动态控制之间的差距。我们引入了一种编码器-解码器架构，结合模拟真实世界视觉特征的虚拟感知系统，使策略能够从不完美的观察中恢复特权状态，并在感知和动作之间建立主动协调。由此产生的控制器表现出强大的反应性，在各种场景（包括真实的RoboCup比赛）中始终如一地执行连贯而稳健的足球行为。

🔬 方法详解

问题定义：人形机器人足球需要机器人具备在动态环境中快速感知和反应的能力。现有方法通常将感知和动作控制解耦，导致响应延迟，难以实现流畅自然的运动。此外，真实世界的视觉感知存在噪声和不确定性，进一步加剧了控制的难度。

核心思路：论文的核心思路是将视觉感知和运动控制直接集成到一个统一的强化学习框架中。通过学习一个能够直接从视觉输入预测动作的策略，机器人可以避免中间状态估计的延迟，从而实现更快的反应速度和更流畅的运动。同时，利用对抗运动先验（Adversarial Motion Priors）来引导策略学习，使其能够模仿人类的运动模式，从而提高运动的自然性和效率。

技术框架：整体框架包含一个编码器-解码器结构的神经网络，以及一个强化学习训练循环。编码器接收视觉输入，将其编码成一个潜在状态表示。解码器接收该潜在状态表示，并输出机器人的关节控制指令。强化学习训练循环使用对抗运动先验作为奖励函数的一部分，鼓励机器人模仿人类的运动模式。此外，还引入了一个虚拟感知系统，用于模拟真实世界的视觉特征，从而提高策略在真实环境中的泛化能力。

关键创新：最重要的创新点在于将视觉感知和运动控制直接集成到一个端到端的强化学习框架中。这避免了传统方法中中间状态估计的延迟，从而实现了更快的反应速度和更流畅的运动。此外，利用对抗运动先验来引导策略学习，使其能够模仿人类的运动模式，从而提高运动的自然性和效率。

关键设计：编码器采用卷积神经网络，用于提取视觉特征。解码器采用循环神经网络，用于生成关节控制指令。强化学习算法采用Trust Region Policy Optimization (TRPO)。对抗运动先验通过一个判别器网络实现，该网络用于区分机器人生成的运动和人类的运动。虚拟感知系统通过添加噪声和模糊来模拟真实世界的视觉特征。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够使人形机器人在真实的RoboCup比赛中表现出强大的反应性，能够快速准确地执行各种足球技能，如踢球、运球和防守。与传统的基于解耦模块的方法相比，该方法能够显著提高机器人的运动速度和流畅性。此外，该方法还能够有效地应对真实世界的视觉噪声和不确定性，表现出良好的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于人形机器人的运动控制、人机交互等领域。例如，可以用于开发更智能的机器人助手，使其能够更好地理解人类的意图并做出相应的反应。此外，该方法还可以应用于其他需要快速感知和反应的机器人应用，如自动驾驶、无人机等。未来，该研究有望推动人形机器人技术的发展，使其能够更好地服务于人类社会。

📄 摘要（原文）

Humanoid soccer poses a representative challenge for embodied intelligence, requiring robots to operate within a tightly coupled perception-action loop. However, existing systems typically rely on decoupled modules, resulting in delayed responses and incoherent behaviors in dynamic environments, while real-world perceptual limitations further exacerbate these issues. In this work, we present a unified reinforcement learning-based controller that enables humanoid robots to acquire reactive soccer skills through the direct integration of visual perception and motion control. Our approach extends Adversarial Motion Priors to perceptual settings in real-world dynamic environments, bridging motion imitation and visually grounded dynamic control. We introduce an encoder-decoder architecture combined with a virtual perception system that models real-world visual characteristics, allowing the policy to recover privileged states from imperfect observations and establish active coordination between perception and action. The resulting controller demonstrates strong reactivity, consistently executing coherent and robust soccer behaviors across various scenarios, including real RoboCup matches.