A System for Fast, Resilient, and Adaptable Loco-Manipulation Behaviors on Humanoid Robots
作者: Duncan Calvert, Luigi Penco, Dexton Anderson, Tomasz Bialek, Arghya Chatterjee, Beomyeong Park, Robert Griffin
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-01
备注: 20 pages, 25 figures, 1 table. Supplementary video: https://www.youtube.com/playlist?list=PLJK5CTyotYqsfgfnXb-09YNFeBose6uEY
💡 一句话要点
提出一种快速、弹性和适应性强的人形机器人运动操控行为系统
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 人形机器人 运动操控 行为架构 实时编辑 可供性模板 全身控制器 工业自动化 服务机器人
📋 核心要点
- 现有的人形机器人在复杂环境中执行任务时，缺乏有效的运动与操控行为协调机制，导致效率低下和适应性差。
- 本文提出了一种结合可供性模板和树结构的行为架构，支持运行时编辑，旨在提升机器人的行为创建和适应能力。
- 实验结果表明，该系统在执行任务时表现出色，例如在34秒内完成推门穿越，并在45秒内在干扰下按颜色排序六个球。
📝 摘要（中文）
人形机器人在为人类设计的空间中承担体力要求高、危险和重复的工作具有重要价值。然而，实用的机器人必须协调运动、全身动作、感知、接触和操作员监督。本文提出了一种机器人本地的、可在运行时编辑的行为创作和运行系统，以应对这些挑战。我们认为，行为架构可以成为能力、速度和可靠性的主要推动力，而运行时可编辑性则使得快速行为创建、适应、扩展和组合成为可能。我们的行为架构结合了以物体为中心的可供性模板、提供组织和逻辑的树结构，以及通过行为场景和原始场景动作实现的运行时可编辑感知。操作员界面与机器人持续同步，支持运行时创作、监控和修复。实验展示了该系统在Unitree H1-2和Alex上执行的六种任务变体。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决人形机器人在复杂环境中执行运动操控任务时的协调性和适应性不足的问题。现有方法往往缺乏灵活性和实时编辑能力，导致行为创建和调整效率低下。
核心思路：论文提出的核心解决思路是构建一个运行时可编辑的行为架构，结合对象中心的可供性模板和树状结构，以实现高效的行为创建、适应和组合。通过这种设计，机器人能够在动态环境中快速响应和调整其行为。
技术框架：整体架构包括行为场景、原始场景动作和全身控制器。行为场景用于组织和管理机器人行为，原始场景动作则支持并行执行的全身动作和行走。操作员界面与机器人实时同步，便于监控和修复。
关键创新：最重要的技术创新在于运行时编辑能力，使得行为的创建和适应可以在数小时内完成，显著提升了机器人的灵活性和响应速度。这一创新与传统的静态行为设计方法形成鲜明对比。
关键设计：关键设计包括以物体为中心的可供性模板，树状结构的行为组织，以及支持并行动作的全身控制器。具体参数设置和损失函数的细节在论文中进行了详细描述，以确保系统的高效性和可靠性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，该系统在执行推门穿越任务时耗时仅34秒，并在干扰下按颜色排序六个球的时间为45秒。与现有文献相比，本文的方法在行为创建和适应速度上表现出竞争力，能够在数小时内完成新行为的创建和现有行为的调整。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括工业自动化、服务机器人和救援任务等场景。通过提升人形机器人的运动操控能力，能够有效减轻人类在危险和重复性工作中的负担，具有重要的实际价值和社会影响。
📄 摘要（原文）
There is tremendous value in humanoid robots taking on physically demanding, hazardous, and repetitive work in spaces built for humans. However, a useful robot for these spaces must coordinate locomotion, whole-body motion, perception, contact, and operator supervision. We present a robot-local, runtime-editable behavior authoring and runtime system that addresses these challenges. We argue that behavior architecture can be a primary enabler of capability, speed, and reliability, and that runtime editability enables fast behavior creation, adaptation, extension, and combination. Our behavior architecture combines object-centric Affordance Templates, a tree structure that provides organization and logic, and runtime-editable perception through a behavior scene and primitive scene actions. Our operator interface remains continuously synchronized to the robot for runtime authoring, monitoring, and repair. Action primitives execute through a whole-body controller that supports concurrent body motions and walking. Demonstrations of our system cover six task variants on Unitree H1-2 and Alex. We execute a push door traversal in 34 seconds and sort six balls by color in 45 seconds under human disturbance. Timed authoring sessions show scratch creation of new loco-manipulation behaviors and adaptation of existing ones in hours. Comparison against the literature finds our approach to be competitive with recent learned systems.