Kinematics-Aware Multi-Policy Reinforcement Learning for Force-Capable Humanoid Loco-Manipulation

📄 arXiv: 2511.21169v1 📥 PDF

作者: Kaiyan Xiao, Zihan Xu, Cheng Zhe, Chengju Liu, Qijun Chen

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-26

💡 一句话要点

提出一种基于运动学感知的多策略强化学习方法，用于人形机器人力控操作

🎯 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 力控操作 强化学习 运动学感知 多策略学习

📋 核心要点

  1. 现有的人形机器人操作方法主要关注灵巧操作，难以满足高负载工业场景中灵巧性和主动力交互的综合需求。
  2. 论文提出一种解耦的三阶段强化学习框架，分别训练上肢、下肢和delta-command策略，实现力控操作。
  3. 通过启发式奖励函数加速上肢训练，并设计基于力的课程学习策略，使机器人能够主动调节与环境的交互力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于强化学习的框架，用于实现人形机器人在工业场景下的力控操作。该框架采用解耦的三阶段训练流程，包括上肢策略、下肢策略和delta-command策略。为了加速上肢训练，设计了一种启发式奖励函数，通过隐式嵌入正向运动学先验知识，使策略能够更快地收敛并获得更好的性能。对于下肢，开发了一种基于力的课程学习策略，使机器人能够主动施加和调节与环境的交互力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人形机器人操作方法在高负载工业场景中，无法同时满足灵巧操作和主动力交互的需求。它们通常侧重于精细的动作控制，而忽略了机器人与环境之间的力学关系，导致在需要主动施加或调节力的任务中表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是将人形机器人的操作任务分解为上肢和下肢的独立控制，并分别设计相应的强化学习策略。通过解耦训练，可以针对性地优化上肢的灵巧性和下肢的力控能力。同时，引入delta-command策略来协调上下肢的运动，实现整体的力控操作。

技术框架：该框架包含三个主要阶段：1) 上肢策略训练：使用强化学习训练上肢策略，使其能够完成特定的操作任务。2) 下肢策略训练：使用强化学习训练下肢策略，使其能够主动施加和调节与环境的交互力。3) delta-command策略训练：使用强化学习训练delta-command策略，用于协调上下肢的运动，实现整体的力控操作。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一个解耦的三阶段强化学习框架，能够有效地训练人形机器人的力控操作策略。2) 设计了一种启发式奖励函数，通过隐式嵌入正向运动学先验知识，加速了上肢策略的训练。3) 开发了一种基于力的课程学习策略，使机器人能够主动施加和调节与环境的交互力。

关键设计：上肢策略的启发式奖励函数设计，考虑了目标位置、姿态以及关节力矩等因素，旨在引导策略更快地收敛到最优解。下肢策略的课程学习策略，从简单的力控任务开始，逐步增加难度，使机器人能够逐步掌握复杂的力控技能。delta-command策略的网络结构和损失函数设计，旨在实现上下肢运动的平滑过渡和协调。

📊 实验亮点

论文通过仿真实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能够使人形机器人成功完成力控操作任务，并且在收敛速度和性能方面优于传统的强化学习方法。具体而言，启发式奖励函数加速了上肢策略的训练，基于力的课程学习策略提高了下肢的力控能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于高负载工业场景，例如重型零部件的装配、打磨和抛光等任务。通过力控操作，人形机器人可以更好地适应环境变化，提高操作的精度和效率，降低损坏工件的风险。此外，该方法还可以扩展到其他需要力交互的场景，例如医疗康复、家庭服务等。

📄 摘要（原文）

Humanoid robots, with their human-like morphology, hold great potential for industrial applications. However, existing loco-manipulation methods primarily focus on dexterous manipulation, falling short of the combined requirements for dexterity and proactive force interaction in high-load industrial scenarios. To bridge this gap, we propose a reinforcement learning-based framework with a decoupled three-stage training pipeline, consisting of an upper-body policy, a lower-body policy, and a delta-command policy. To accelerate upper-body training, a heuristic reward function is designed. By implicitly embedding forward kinematics priors, it enables the policy to converge faster and achieve superior performance. For the lower body, a force-based curriculum learning strategy is developed, enabling the robot to actively exert and regulate interaction forces with the environment.