Coordinating Humanoid Loco-Manipulation through Action-Conditioned Latent Foresight
作者: Ju Dong, Xinyu Xiao, Yiming Zhou, Tianshuo Yang, Xuerong Liu, Lei Zhang, Jian Chen, Haocheng Zhao, Yu Fu, Yujie Wei, Diwen Zheng, Alois Christian Knoll, Angela P. Schoellig, Ping Luo, Jianwei Zhang
分类: cs.RO
发布日期: 2026-11-03
备注: 10 pages, including supplementary material
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出动作条件潜在前瞻模型以解决类人机器人协调运动问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 类人机器人 运动与操作 潜在前瞻 动作生成 时间一致性 机器人学习 任务规划
📋 核心要点
- 现有方法在类人机器人运动与操作中面临协调性不足的问题，可能导致物体掉落或交互不完整。
- 本文提出的动作条件潜在前瞻模型通过评估指令序列的可行性，增强了机器人在执行任务时的稳定性与准确性。
- 在SIMPLE基准上，本文方法的成功率为89.7%，显著高于其他基线方法，展示了其有效性。
📝 摘要（中文）
类人机器人运动与操作需要协调的身体运动和手部交互，然而即使是看似合理的指令序列也可能导致物体掉落或交互不完整。本文提出了一种动作条件潜在前瞻模型（WAM），用于在执行前评估指令序列。该模型通过动作生成器从视觉、语言和机器人状态中提出关节运动-手部指令序列，并通过动作条件终点预测器估计每个序列前缀所达到的视觉特征，衡量向示范导出的子目标的进展。同时，联合时间先验根据机器人状态和前置指令评分时间一致性。实验结果表明，在类人机器人运动模拟基准SIMPLE上，该方法的平均成功率达到89.7%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决类人机器人在执行运动与操作任务时的协调性不足问题。现有方法常常无法有效评估指令序列的可行性，导致任务失败或物体掉落。
核心思路：提出动作条件潜在前瞻模型（WAM），通过对指令序列的评估，提前预测执行结果，从而选择最佳的指令序列进行执行。该设计旨在提高机器人在复杂任务中的执行稳定性和准确性。
技术框架：整体架构包括动作生成器、动作条件终点预测器和联合时间先验模块。动作生成器从视觉、语言和机器人状态中生成指令序列，终点预测器评估序列的视觉特征，时间先验则确保指令的时间一致性。
关键创新：最重要的创新在于引入了动作条件的潜在前瞻机制，使得机器人能够在执行前评估指令的有效性，这与传统方法的直接执行策略有本质区别。
关键设计：在训练过程中，采用动作一致性正则化来重建示范指令，鼓励预测器保留与动作相关的信息。模型的损失函数设计考虑了预测的特征变化与实际观察之间的一致性。具体的网络结构和参数设置在论文中详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在类人机器人运动模拟基准SIMPLE上，本文方法的平均成功率达到89.7%，相比于Psi-Zero的73.7%和DiT4DiT的82.0%有显著提升。在七个真实机器人任务中，标准条件下成功率为85.7%，在未见物体配置下为65.7%，也优于GR00T N1.7的70.0%和48.6%。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括服务机器人、工业自动化和人机协作等场景。通过提升类人机器人在复杂任务中的执行能力，能够更好地满足实际应用需求，推动智能机器人技术的发展与普及。
📄 摘要（原文）
Humanoid loco-manipulation requires coordinated body motion and hand interaction over time, and a plausible-looking command sequence can still drop a held object or leave an interaction incomplete. We present action-conditioned latent foresight, a latent world-action model (WAM) that evaluates proposed command sequences before execution. An action generator proposes joint motion-hand command sequences from vision, language, and the robot state. An action-conditioned endpoint predictor estimates the visual features each sequence prefix reaches and measures progress toward a demonstration-derived subgoal, while a joint temporal prior scores temporal consistency given the robot state and preceding commands. The robot executes the first commands of the best-scoring sequence and replans from the next observation. During training, action consistency regularization reconstructs the first demonstrated command from observed and predicted feature changes, encouraging the predictor to retain action-relevant information. On ten tasks in the humanoid loco-manipulation simulation benchmark SIMPLE, our method achieves 89.7% average success, compared with 73.7% for Psi-Zero and 82.0% for DiT4DiT. On seven real-robot tasks, it achieves 85.7% under standard conditions and 65.7% under unseen object configurations, while GR00T N1.7 achieves 70.0% and 48.6%, respectively. Project page: https://ju6276.github.io/Action-Grounded-Foresight/