Towards Adaptive Humanoid Control via Multi-Behavior Distillation and Reinforced Fine-Tuning

📄 arXiv: 2511.06371v2 📥 PDF

作者: Yingnan Zhao, Xinmiao Wang, Dewei Wang, Xinzhe Liu, Dan Lu, Qilong Han, Peng Liu, Chenjia Bai

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-09 (更新: 2025-11-11)

💡 一句话要点

提出AHC框架，通过多行为蒸馏和强化微调实现人形机器人自适应控制

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 人形机器人控制 自适应控制 多行为蒸馏 强化学习 地形适应性

📋 核心要点

  1. 现有方法为每种技能单独训练策略，导致人形机器人控制器泛化性差，难以适应复杂环境。
  2. AHC框架通过多行为蒸馏学习基础多行为控制器，再通过强化微调提升地形适应性。
  3. 在Unitree G1机器人上的实验表明，该方法在不同地形和情况下具有很强的适应性。

📝 摘要（中文）

人形机器人有望学习站立、行走、跑步和跳跃等多种类人运动行为。然而，现有方法主要为每项技能训练独立的策略，导致控制器泛化能力有限，在不规则地形和不同情况下表现脆弱。为了解决这个问题，我们提出了自适应人形控制（AHC），采用两阶段框架来学习跨不同技能和地形的自适应人形运动控制器。具体来说，我们首先训练几个主要的运动策略，并执行多行为蒸馏过程以获得基本的多行为控制器，从而促进基于环境的自适应行为切换。然后，我们通过收集在线反馈，在更多样化的地形上执行自适应行为来进行强化微调，从而增强控制器的地形适应性。我们在Unitree G1机器人上进行了仿真和真实世界的实验。结果表明，我们的方法在各种情况和地形中表现出强大的适应性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人形机器人控制方法通常针对特定行为（如行走、跑步）训练独立的策略，这导致控制器难以泛化到新的环境和任务中。当机器人遇到不规则地形或需要切换行为时，这些控制器往往表现出脆弱性，无法保证稳定性和鲁棒性。因此，如何训练一个能够自适应不同环境和行为的人形机器人控制器是一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是通过多行为蒸馏和强化微调相结合的方式，学习一个能够自适应不同环境和行为的人形机器人控制器。首先，通过多行为蒸馏将多个独立策略的知识融合到一个统一的控制器中，使其具备初步的多行为能力。然后，通过强化微调，利用在线收集的反馈数据，进一步提升控制器在复杂地形上的适应性。

技术框架：AHC框架包含两个主要阶段：1) 多行为蒸馏：首先训练多个独立的运动策略（例如，行走、跑步、跳跃）。然后，使用这些策略作为教师，训练一个学生控制器，使其能够模仿所有教师策略的行为。这个过程称为多行为蒸馏。2) 强化微调：在真实或仿真环境中，使用强化学习算法（例如，PPO）对学生控制器进行微调。在微调过程中，机器人与环境交互，收集反馈数据（例如，奖励信号），并根据这些数据更新控制器参数。这个过程旨在提高控制器在复杂地形上的适应性。

关键创新：该方法的主要创新在于将多行为蒸馏和强化微调相结合，从而实现人形机器人的自适应控制。多行为蒸馏使得控制器具备初步的多行为能力，而强化微调则进一步提升了控制器在复杂环境中的适应性。这种两阶段的方法能够有效地利用离线数据和在线数据，从而提高控制器的性能和鲁棒性。与传统的单策略训练方法相比，该方法能够学习到更加通用的控制器。

关键设计：在多行为蒸馏阶段，损失函数通常包括行为模仿损失和策略模仿损失。行为模仿损失用于衡量学生控制器的行为与教师策略的行为之间的差异，而策略模仿损失用于衡量学生控制器的策略与教师策略之间的差异。在强化微调阶段，奖励函数的设计至关重要，需要综合考虑机器人的稳定性、运动速度和能量消耗等因素。网络结构的选择也需要根据具体的任务和环境进行调整。例如，可以使用循环神经网络（RNN）来处理时间序列数据，或者使用卷积神经网络（CNN）来处理视觉信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，AHC方法在Unitree G1机器人上实现了稳定和高效的运动控制。在仿真环境中，AHC方法在不同地形上的行走速度和稳定性均优于传统的单策略控制方法。在真实世界实验中，AHC方法成功地控制Unitree G1机器人完成了在草地、沙地和斜坡等复杂地形上的行走任务，展示了其强大的适应性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要人形机器人执行复杂任务的场景，例如搜救、灾后重建、物流配送和家庭服务。通过自适应控制，人形机器人能够更好地适应不同的地形和环境，完成各种任务，提高工作效率和安全性。此外，该方法还可以推广到其他类型的机器人，例如四足机器人和轮式机器人。

📄 摘要（原文）

Humanoid robots are promising to learn a diverse set of human-like locomotion behaviors, including standing up, walking, running, and jumping. However, existing methods predominantly require training independent policies for each skill, yielding behavior-specific controllers that exhibit limited generalization and brittle performance when deployed on irregular terrains and in diverse situations. To address this challenge, we propose Adaptive Humanoid Control (AHC) that adopts a two-stage framework to learn an adaptive humanoid locomotion controller across different skills and terrains. Specifically, we first train several primary locomotion policies and perform a multi-behavior distillation process to obtain a basic multi-behavior controller, facilitating adaptive behavior switching based on the environment. Then, we perform reinforced fine-tuning by collecting online feedback in performing adaptive behaviors on more diverse terrains, enhancing terrain adaptability for the controller. We conduct experiments in both simulation and real-world experiments in Unitree G1 robots. The results show that our method exhibits strong adaptability across various situations and terrains. Project website: https://ahc-humanoid.github.io.