SENTINEL: A Fully End-to-End Language-Action Model for Humanoid Whole Body Control

📄 arXiv: 2511.19236v1 📥 PDF

作者: Yuxuan Wang, Haobin Jiang, Shiqing Yao, Ziluo Ding, Zongqing Lu

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-11-24

备注: 23 pages, 8 figures, 11 tables

💡 一句话要点

SENTINEL：用于人形机器人全身控制的端到端语言-动作模型

🎯 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: 人形机器人控制 语言-动作模型 端到端学习 全身控制 流匹配

📋 核心要点

  1. 现有人形机器人控制方法依赖人工或分离的模块，缺乏语言与动作的紧密结合。
  2. SENTINEL构建端到端模型，直接将语言命令映射到低级动作，无需中间表示。
  3. 实验表明，该方法在模拟和真实环境中均表现出强大的语义理解和稳定执行能力。

📝 摘要（中文）

现有人形机器人控制系统通常依赖于遥操作或模块化生成流程，这些流程将语言理解与物理执行分离。然而，前者完全由人工驱动，后者缺乏语言命令与物理行为之间的紧密对齐。本文提出了SENTINEL，一个用于人形机器人全身控制的完全端到端语言-动作模型。我们通过使用预训练的全身控制器跟踪模拟中的人体运动，并结合文本标注，构建了一个大规模数据集。该模型直接将语言命令和本体感受输入映射到低级动作，而无需任何中间表示。该模型使用流匹配生成动作块，随后可以通过残差动作头进行细化，以用于真实世界的部署。我们的方法在模拟和真实世界部署中的人形机器人上表现出强大的语义理解和稳定的执行，并且还支持通过将输入转换为文本的多模态扩展。

🔬 方法详解

问题定义：现有人形机器人控制系统通常依赖于遥操作或模块化流程，这些方法存在两个主要问题：一是遥操作完全依赖人工，效率低且难以扩展；二是模块化流程将语言理解和物理执行分离，导致语言命令和机器人行为之间缺乏紧密对齐，难以实现复杂任务的自然交互。

核心思路：SENTINEL的核心思路是构建一个端到端的语言-动作模型，直接将语言命令和本体感受输入映射到低级动作，从而避免了中间表示的引入。这种设计旨在实现语言理解和物理执行的紧密集成，使机器人能够更自然、更有效地响应人类指令。

技术框架：SENTINEL的整体框架包括以下几个主要部分：1) 大规模数据集构建：通过预训练的全身控制器跟踪模拟中的人体运动，并结合文本标注，构建大规模数据集。2) 端到端模型训练：使用Transformer架构，将语言命令和本体感受输入作为模型的输入，直接预测低级动作。3) 动作块生成：使用Flow Matching技术生成动作块，保证动作的连贯性和流畅性。4) 动作细化：使用残差动作头对生成的动作块进行细化，以适应真实世界的环境和机器人特性。

关键创新：SENTINEL最重要的创新在于其端到端的架构设计，它避免了传统方法中语言理解和物理执行的分离，实现了语言命令和机器人行为的紧密集成。此外，使用Flow Matching技术生成动作块，并使用残差动作头进行细化，进一步提高了动作的质量和鲁棒性。

关键设计：在模型训练方面，使用了大规模数据集进行预训练，并采用了数据增强等技术提高模型的泛化能力。在网络结构方面，采用了Transformer架构，能够有效地处理序列数据，并捕捉语言命令和本体感受输入之间的关系。在损失函数方面，使用了动作预测误差和动作平滑性损失，以保证动作的准确性和流畅性。

📊 实验亮点

SENTINEL在模拟和真实世界环境中都取得了显著的成果。在模拟环境中，该模型能够准确地执行各种复杂的语言指令，例如“拿起红色的杯子并放到桌子上”。在真实世界环境中，通过残差动作头的细化，该模型能够稳定地控制人形机器人完成各种任务，表现出良好的鲁棒性和泛化能力。具体性能数据未知。

🎯 应用场景

SENTINEL具有广泛的应用前景，包括家庭服务机器人、工业自动化、医疗康复等领域。通过自然语言指令，用户可以轻松控制人形机器人完成各种复杂任务，例如物品搬运、环境清洁、病人护理等。该研究有望推动人机交互技术的发展，使机器人能够更好地服务于人类社会。

📄 摘要（原文）

Existing humanoid control systems often rely on teleoperation or modular generation pipelines that separate language understanding from physical execution. However, the former is entirely human-driven, and the latter lacks tight alignment between language commands and physical behaviors. In this paper, we present SENTINEL, a fully end-to-end language-action model for humanoid whole-body control. We construct a large-scale dataset by tracking human motions in simulation using a pretrained whole body controller, combined with their text annotations. The model directly maps language commands and proprioceptive inputs to low-level actions without any intermediate representation. The model generates action chunks using flow matching, which can be subsequently refined by a residual action head for real-world deployment. Our method exhibits strong semantic understanding and stable execution on humanoid robots in both simulation and real-world deployment, and also supports multi-modal extensions by converting inputs into texts.