Learning to Get Up Across Morphologies: Zero-Shot Recovery with a Unified Humanoid Policy
作者: Jonathan Spraggett
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2025-12-13
备注: Accepted at 28th RoboCup International Symposium
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出一种通用人形机器人策略，实现跨形态零样本摔倒恢复
🎯 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 摔倒恢复 深度强化学习 零样本学习 形态泛化
📋 核心要点
- 现有方法需要为每种人形机器人形态单独训练摔倒恢复策略，成本高昂且缺乏泛化性。
- 提出一种基于深度强化学习的统一策略，通过CrossQ训练，实现跨多种形态的零样本摔倒恢复。
- 实验表明，该策略在未见过的形态上表现良好，甚至超越了特定形态的专家策略。
📝 摘要（中文）
摔倒恢复是人形机器人在动态环境（如RoboCup）中的关键技能，长时间的停机往往决定比赛的胜负。最近使用深度强化学习（DRL）的技术已经产生了鲁棒的站立行为，但现有方法需要为每种机器人形态训练单独的策略。本文提出了一个单一的DRL策略，能够从七种不同人形机器人的摔倒中恢复，这些机器人具有不同的高度（0.48 - 0.81米）、重量（2.8 - 7.9公斤）和动力学特性。该统一策略使用CrossQ训练，在未见过的形态上实现了高达86 +/- 7%（95%置信区间[81, 89]）的零样本迁移，无需针对特定机器人进行训练。全面的留一法实验、形态缩放分析和多样性消融实验表明，有针对性的形态覆盖可以提高零样本泛化能力。在某些情况下，共享策略甚至超过了专门的基线。这些发现说明了形态不可知控制在摔倒恢复中的实用性，为通用人形机器人控制奠定了基础。该软件已开源，可在https://github.com/utra-robosoccer/unified-humanoid-getup 获取。
🔬 方法详解
问题定义：现有的人形机器人摔倒恢复方法通常需要针对特定机器人形态进行训练，这导致了高昂的训练成本和较差的泛化能力。当机器人形态发生变化时，需要重新训练策略，这限制了机器人在不同环境和任务中的应用。
核心思路：本文的核心思路是训练一个通用的、形态不可知的摔倒恢复策略。通过在多种不同形态的机器人上进行训练，使策略能够学习到与形态无关的通用恢复技能，从而实现零样本迁移到未见过的形态。
技术框架：该方法采用深度强化学习框架，使用CrossQ算法进行训练。整体流程包括：1) 定义状态空间、动作空间和奖励函数；2) 在包含多种机器人形态的模拟环境中进行训练；3) 使用留一法进行评估，测试策略在未见过的形态上的泛化能力。
关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了一个能够跨多种机器人形态进行零样本迁移的通用摔倒恢复策略。与以往的特定形态策略相比，该策略具有更好的泛化性和适应性，降低了训练成本。
关键设计：关键设计包括：1) 使用CrossQ算法，鼓励策略在不同形态之间共享知识；2) 精心设计的奖励函数，引导机器人学习正确的恢复姿势；3) 通过形态缩放分析和多样性消融实验，优化训练数据的形态分布，提高泛化能力。
📊 实验亮点
实验结果表明，该统一策略在未见过的机器人形态上实现了高达86 +/- 7%（95%置信区间[81, 89]）的零样本恢复成功率。在某些情况下，该共享策略甚至超过了专门为特定形态训练的基线策略。留一法实验、形态缩放分析和多样性消融实验验证了该方法的有效性和泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种人形机器人应用场景，例如RoboCup机器人足球比赛、搜索救援、家庭服务等。通过使用通用的摔倒恢复策略，可以降低机器人的开发和维护成本，提高机器人在复杂环境中的鲁棒性和可靠性。未来，该方法可以扩展到更广泛的机器人控制任务，例如步态控制、物体操作等。
📄 摘要（原文）
Fall recovery is a critical skill for humanoid robots in dynamic environments such as RoboCup, where prolonged downtime often decides the match. Recent techniques using deep reinforcement learning (DRL) have produced robust get-up behaviors, yet existing methods require training of separate policies for each robot morphology. This paper presents a single DRL policy capable of recovering from falls across seven humanoid robots with diverse heights (0.48 - 0.81 m), weights (2.8 - 7.9 kg), and dynamics. Trained with CrossQ, the unified policy transfers zero-shot up to 86 +/- 7% (95% CI [81, 89]) on unseen morphologies, eliminating the need for robot-specific training. Comprehensive leave-one-out experiments, morph scaling analysis, and diversity ablations show that targeted morphological coverage improves zero-shot generalization. In some cases, the shared policy even surpasses the specialist baselines. These findings illustrate the practicality of morphology-agnostic control for fall recovery, laying the foundation for generalist humanoid control. The software is open-source and available at: https://github.com/utra-robosoccer/unified-humanoid-getup