RoboStriker: Latent-Space Strategic Games for Autonomous Humanoid Boxing
作者: Kangning Yin, Kaige Liu, Zhe Cao, Wentao Dong, Weishuai Zeng, Tianyi Zhang, Qiang Zhang, Jingbo Wang, Jiangmiao Pang, Yang Li, Ming Zhou, Weinan Zhang
分类: cs.RO
发布日期: 2026-08-17
💡 一句话要点
提出RoboStriker以解决人形机器人拳击中的策略与执行问题
🎯 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 多智能体强化学习 潜在空间博弈 动态任务 战术策略
📋 核心要点
- 现有的多智能体强化学习方法在动态拳击任务中面临关节级别的物理崩溃，无法有效实现战术策略。
- 本文提出RoboStriker，通过将人形战斗任务形式化为潜在空间零和博弈，解耦高层推理与低层执行。
- 实验结果显示，RoboStriker在结构化潜在空间中的表现显著优于传统方法，提升了竞争胜率和打击效率。
📝 摘要（中文）
实现人形机器人在拳击等动态任务中的人类水平竞争智能和身体灵活性仍然是一个重大挑战。尽管多智能体强化学习为战略互动提供了原则性框架，但其直接应用于未结构化的原始运动空间会导致关节级别的物理崩溃，妨碍有效战术的出现。为了解决这一根本冲突，本文将人形战斗任务形式化为一种新的双人潜在空间零和马尔可夫博弈。我们提出RoboStriker，一个分层框架，将高层推理与低层执行解耦。实验结果表明，在结构化潜在空间中进行游戏显著优于直接探索，并在真实人形机器人上成功部署和验证了学习的战斗策略。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决人形机器人在动态拳击任务中面临的策略探索与物理可行性之间的冲突。现有方法在原始运动空间中容易导致关节崩溃，无法有效实现战术。
核心思路：论文通过将人形战斗任务形式化为双人潜在空间零和马尔可夫博弈，利用潜在空间的结构化特性来引导多智能体的共同进化，从而实现高效的战术探索。
技术框架：RoboStriker框架分为两个主要模块：首先，提取预定义拳击动作的跟踪专业知识，构建一个拓扑有界的潜在流形；其次，通过潜在空间神经虚拟自我博弈驱动多智能体的共同进化。
关键创新：最重要的创新在于将战斗任务形式化为潜在空间博弈，提供了一种近似纳什均衡的自我博弈动态解释，显著减少了原始动作空间方法中的灾难性平衡失败。
关键设计：在设计中，采用了预训练的运动解码器来约束战略探索，确保了在潜在空间中的有效性，并通过多智能体共同进化提升了战术表现。具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，RoboStriker在结构化潜在空间中的表现显著优于直接探索方法，具体表现为在竞争胜率和打击效率上均有显著提升，尤其是在真实人形机器人上的应用验证，显示出其实际可行性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括人形机器人在竞技体育、娱乐和训练等场景中的应用。通过提升机器人在动态环境中的战斗能力，RoboStriker有望推动人形机器人在实际应用中的广泛采用，增强其与人类的互动能力。
📄 摘要（原文）
Achieving human-level competitive intelligence and physical agility in humanoid robots remains a profound challenge, particularly in contact-rich and highly dynamic tasks such as boxing. While Multi-Agent Reinforcement Learning offers a principled framework for strategic interaction, its direct application to unstructured raw motor spaces inevitably leads to joint-level physical collapse, preventing the emergence of any viable combat tactics. To resolve this fundamental conflict between strategic exploration and physical feasibility, we formulate the humanoid combat task as a novel two-player latent-space zero-sum Markov game. Under standard regularity and approximate best-response assumptions, we show that the latent formulation induces an equivalent game over the decoder-reachable action manifold, providing an approximate-Nash interpretation of the resulting self-play dynamics. To instantiate this theoretical formulation, we propose RoboStriker, a hierarchical framework that decouples high-level reasoning from low-level execution. It first distills the tracking expertise of predefined boxing motions into a topologically bounded latent manifold. This structured latent foundation subsequently drives multi-agent co-evolution via Latent-Space Neural Fictitious Self-Play. Extensive experimental results demonstrate that gaming within this structured latent space substantially outperforms direct exploration. By constraining strategic exploration through a pretrained motion decoder, RoboStriker substantially reduces the catastrophic balance failures observed in raw action-space methods and achieves superior tactical performance in both competitive win rates and striking efficiency. Finally, we successfully deploy and validate our learned combat policies on real-world humanoid robots. Our code and video and supplementary materials are available at RoboStriker.