CHIP: Adaptive Compliance for Humanoid Control through Hindsight Perturbation

📄 arXiv: 2512.14689v1 📥 PDF

作者: Sirui Chen, Zi-ang Cao, Zhengyi Luo, Fernando Castañeda, Chenran Li, Tingwu Wang, Ye Yuan, Linxi "Jim" Fan, C. Karen Liu, Yuke Zhu

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-12-16

备注: The first two authors contributed equally. Project page: https://nvlabs.github.io/CHIP/

💡 一句话要点

CHIP：通过后见之明扰动实现人型机器人自适应柔顺控制

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 人形机器人 柔顺控制 后见之明学习 强化学习 运动控制

📋 核心要点

  1. 人形机器人难以完成需要较大作用力的操作任务，如移动物体等，现有方法在控制末端执行器柔顺性方面存在不足。
  2. CHIP通过后见之明扰动，实现末端执行器刚度的自适应控制，同时保持对动态参考运动的敏捷跟踪。
  3. 实验表明，使用CHIP训练的通用控制器能够完成多种需要不同柔顺性的操作任务，无需额外数据增强或奖励调整。

📝 摘要（中文）

人形机器人领域的最新进展已经解锁了敏捷的运动技能，包括后空翻、跑步和爬行。然而，人形机器人执行诸如移动物体、擦拭和推车等需要较大作用力的操作任务仍然具有挑战性。我们提出了一种通过后见之明扰动实现自适应柔顺的人形控制方法（CHIP），这是一个即插即用的模块，可以在保持动态参考运动的敏捷跟踪的同时，实现可控的末端执行器刚度。CHIP易于实现，不需要数据增强或额外的奖励调整。我们表明，使用CHIP训练的通用运动跟踪控制器可以执行各种需要不同末端执行器柔顺性的操作任务，例如多机器人协作、擦拭、箱子递送和开门。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决人形机器人难以完成需要较大作用力的操作任务的问题，例如移动物体、擦拭和推车等。现有方法在控制末端执行器柔顺性方面存在不足，难以在保持运动敏捷性的同时实现精确的作用力控制。

核心思路：论文的核心思路是通过引入自适应柔顺控制，使人形机器人能够根据任务需求调整末端执行器的刚度。具体而言，通过后见之明扰动（Hindsight Perturbation）来学习控制策略，从而在训练过程中探索不同的柔顺性配置，并找到最优的控制策略。

技术框架：CHIP作为一个即插即用的模块，可以集成到现有的运动跟踪控制器中。整体框架包括以下几个主要步骤：1) 给定参考运动和任务目标；2) 使用运动跟踪控制器生成初始动作；3) 通过后见之明扰动模块对动作进行扰动，改变末端执行器的刚度；4) 执行扰动后的动作，并观察结果；5) 使用后见之明经验重放（Hindsight Experience Replay）来学习控制策略，从而优化末端执行器的柔顺性。

关键创新：CHIP的关键创新在于其自适应柔顺控制机制和后见之明扰动方法。与传统的固定柔顺性控制方法不同，CHIP能够根据任务需求动态调整末端执行器的刚度，从而提高机器人的操作能力。后见之明扰动方法允许机器人在训练过程中探索不同的柔顺性配置，并从中学习最优的控制策略。

关键设计：CHIP的关键设计包括：1) 扰动策略的设计，需要保证扰动的有效性和安全性；2) 后见之明经验重放的实现，需要合理选择重放的经验，以提高学习效率；3) 损失函数的设计，需要综合考虑运动跟踪的精度和作用力控制的准确性。论文中并未详细描述具体的参数设置、损失函数和网络结构，这些细节可能需要参考相关的运动控制和强化学习文献。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用CHIP训练的通用运动跟踪控制器能够成功完成多种需要不同末端执行器柔顺性的操作任务，例如多机器人协作、擦拭、箱子递送和开门。与没有使用CHIP的基线方法相比，CHIP在这些任务上取得了显著的性能提升，表明其能够有效地提高人形机器人的操作能力。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于人形机器人的操作任务中，例如工业自动化、家庭服务、医疗辅助等领域。通过自适应柔顺控制，人形机器人能够更好地适应不同的任务环境和操作对象，提高其操作的灵活性和安全性。未来，该技术有望推动人形机器人在复杂环境下的应用，并实现更高级的人机协作。

📄 摘要（原文）

Recent progress in humanoid robots has unlocked agile locomotion skills, including backflipping, running, and crawling. Yet it remains challenging for a humanoid robot to perform forceful manipulation tasks such as moving objects, wiping, and pushing a cart. We propose adaptive Compliance Humanoid control through hIsight Perturbation (CHIP), a plug-and-play module that enables controllable end-effector stiffness while preserving agile tracking of dynamic reference motions. CHIP is easy to implement and requires neither data augmentation nor additional reward tuning. We show that a generalist motion-tracking controller trained with CHIP can perform a diverse set of forceful manipulation tasks that require different end-effector compliance, such as multi-robot collaboration, wiping, box delivery, and door opening.