Sumo: Dynamic and Generalizable Whole-Body Loco-Manipulation
作者: John Z. Zhang, Maks Sorokin, Jan Brüdigam, Brandon Hung, Stephen Phillips, Dmitry Yershov, Farzad Niroui, Tong Zhao, Leonor Fermoselle, Xinghao Zhu, Chao Cao, Duy Ta, Tao Pang, Jiuguang Wang, Preston Culbertson, Zachary Manchester, Simon Le Cléac'h
分类: cs.RO
发布日期: 2026-04-09
💡 一句话要点
Sumo：基于预训练策略和测试时规划的通用动态全身操作
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 腿式机器人 全身操作 动态操作 预训练策略 测试时规划
📋 核心要点
- 现有腿式机器人难以在复杂环境中动态操作重物，缺乏通用性和适应性。
- 该方法利用预训练的全身控制策略，结合测试时采样规划，实现动态操作任务。
- 实验表明，该方法无需额外训练即可泛化到不同物体和任务，并在真实机器人上成功验证。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种从仿真到现实的方法，使腿式机器人能够以全身灵巧性动态地操作大型和重型物体。核心思想是通过使用基于采样的规划器对预训练的全身控制策略进行测试时引导，使这些机器人能够解决各种动态操作任务。有趣的是，该方法推广到各种不同的物体和任务，无需额外的调整或训练，并且可以通过在测试时灵活地调整成本函数来进一步增强。通过在真实的Spot四足机器人上进行各种具有挑战性的操作任务，展示了该方法的能力，包括扶正比机器人标称起重能力更重的轮胎，以及拖动比机器人本身更大更高的隔离栏。此外，在仿真中表明，相同的方法可以推广到人形机器人的操作任务，例如开门和推桌子。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决腿式机器人在复杂环境中动态操作大型、重型物体的难题。现有方法通常需要针对特定任务进行精细调整，泛化能力差，难以适应不同的物体和环境。此外，动态操作对机器人的平衡和控制提出了更高的要求。
核心思路：论文的核心思路是利用预训练的全身控制策略作为基础，然后在测试时通过采样规划器进行引导，从而实现对不同任务和物体的泛化。这种方法避免了为每个任务单独训练策略的需要，提高了效率和鲁棒性。通过在测试时调整成本函数，可以进一步优化机器人的行为。
技术框架：整体框架包含两个主要部分：预训练的全身控制策略和测试时采样规划器。预训练策略提供了一个初始的控制策略，使机器人能够保持平衡并进行基本的运动。采样规划器则根据当前的任务和环境，生成一系列候选动作，并选择最优的动作来引导预训练策略。整个过程在测试时进行，无需额外的训练。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将预训练的全身控制策略与测试时采样规划相结合，实现了动态操作任务的通用性和适应性。与传统的基于优化的控制方法相比，该方法更加高效和鲁棒。此外，通过在测试时调整成本函数，可以进一步优化机器人的行为，使其能够更好地适应不同的任务和环境。
关键设计：预训练策略使用强化学习训练得到，目标是使机器人能够保持平衡并进行基本的运动。采样规划器使用RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法生成候选动作，并使用成本函数评估这些动作的优劣。成本函数包括平衡、运动和任务相关的项，可以根据不同的任务进行调整。论文中没有详细说明具体的网络结构和参数设置，这部分信息可能在补充材料或相关论文中。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在真实的Spot四足机器人上进行了验证，成功完成了扶正重于机器人自身起重能力的轮胎以及拖动大于机器人本身的隔离栏等挑战性任务。实验结果表明，该方法具有良好的泛化能力，无需额外的训练即可适应不同的物体和任务。此外，在仿真环境中，该方法也被成功应用于人形机器人的开门和推桌子等任务。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于物流、建筑、救援等领域，使腿式机器人能够在复杂环境中搬运重物、清理障碍、执行搜救任务。例如，在灾后救援中，机器人可以利用该技术搬运瓦砾、清理道路，为救援人员提供支持。在建筑工地，机器人可以搬运建材，提高施工效率和安全性。该技术有望推动腿式机器人在实际场景中的广泛应用。
📄 摘要（原文）
This paper presents a sim-to-real approach that enables legged robots to dynamically manipulate large and heavy objects with whole-body dexterity. Our key insight is that by performing test-time steering of a pre-trained whole-body control policy with a sample-based planner, we can enable these robots to solve a variety of dynamic loco-manipulation tasks. Interestingly, we find our method generalizes to a diverse set of objects and tasks with no additional tuning or training, and can be further enhanced by flexibly adjusting the cost function at test time. We demonstrate the capabilities of our approach through a variety of challenging loco-manipulation tasks on a Spot quadruped robot in the real world, including uprighting a tire heavier than the robot's nominal lifting capacity and dragging a crowd-control barrier larger and taller than the robot itself. Additionally, we show that the same approach can be generalized to humanoid loco-manipulation tasks, such as opening a door and pushing a table, in simulation. Project code and videos are available at \href{https://sumo.rai-inst.com/}{https://sumo.rai-inst.com/}.