基于HWC

admin管理员组

文章数量:1446759

基于HWC

编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能

摘要与引言

该论文提出了一种分层全身控制框架HWC-Loco，旨在解决人形机器人在复杂环境中的鲁棒运动控制问题。摘要部分明确指出，现有基于强化学习的方法虽在仿真环境中表现优异，但面临仿真与现实（Sim2Real）的动力学差异，且传统鲁棒优化方法常导致策略过于保守。HWC-Loco通过分层策略设计，动态协调目标追踪与安全恢复的平衡，并通过人类行为模仿提升运动自然性。

作者指出，经典模型驱动方法依赖精确动力学建模，而数据驱动方法（如强化学习）虽具有泛化潜力，但受限于仿真环境与实际部署的动力学差异。现有方法在处理安全关键事件（如失稳恢复）时存在不足，且缺乏对任务完成度与安全性动态权衡的机制。

HWC-Loco的创新点在于将策略学习建模为鲁棒优化问题，并引入层次化策略框架，具体包括：

（1）基于任务奖励和人类运动模仿的目标追踪策略；

（2）基于ZMP约束的安全恢复策略；

（3）动态切换策略的高层规划器。

相关工作综述

论文从"学习型腿式机器人运动控制"和"人形机器人全身控制"两个方向综述了相关研究。在腿式机器人领域，四足机器人（如Rudin et al., 2022）和双足机器人（如Li et al., 2021）的强化学习控制已取得显著进展，但这些方法难以直接迁移到自由度更高的人形机器人。在全身控制方面，现有工作通过运动轨迹先验（Cheng et al., 2024）和多阶段奖励设计（Kim et al., 2024）实现复杂动作，但对不同机器人结构的泛化能力不足。

作者特别指出，现有方法缺乏对安全关键事件的系统处理机制。例如，Zhuang et al.（2024）提出的视觉增强策略虽能完成复杂地形导航，但未考虑突发干扰下的稳定性恢复。相比之下，HWC-Loco通过构建极端场景不确定性集，在策略优化中显式考虑安全约束，这是对现有研究的重要补充。

问题建模与数学形式化

论文采用部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）对运动控制任务进行建模，定义状态空间SS包含环境信息和机器人内部状态，动作空间A为关节目标角度，观测空间O包括速度指令和本体感知信息。奖励函数设计为任务奖励

、惩罚奖励rP和正则化奖励

的加权组合：

创新性地，作者将约束强化学习（CRL）框架引入问题建模，将安全约束转化为分布对齐和可行性约束：

其中Df采用Wasserstein距离度量策略分布与专家运动数据的差异，ϕ(τ)通过ZMP约束评估轨迹可行性。这种建模方式将安全要求从隐式的奖励设计转变为显式的优化约束，避免了传统方法中惩罚权重调参的困难。

分层控制框架方法解析

4.1 目标追踪策略

目标追踪策略π1的核心是最大化任务奖励同时模仿人类运动。其目标函数为：

通过对抗模仿学习框架实现分布对齐。判别器fd的目标函数为：

梯度惩罚项确保Lipschitz连续性，满足Wasserstein距离的优化要求。最终策略优化转化为带拉格朗日乘子的无约束问题：

实验表明，该策略在平坦地形和低速场景下能准确跟踪速度指令（成功率>99%），且运动风格与人类数据集的MSE低于1.5。

4.2 安全恢复策略

安全恢复策略π2的核心是在极端动力学环境下维持稳定性。其优化目标为：

键创新在于ZMP约束的建模。ZMP位置计算为：

当ZMP超出支撑多边形时，触发安全恢复机制。可行性函数

实时评估稳定性，其中Pac为支撑区域中心。通过构建包含外力干扰、传感器噪声、恶意指令的极端场景集合，策略在训练中学习到抗干扰能力。实验显示，在200N外力冲击下，HWC-Loco的稳定性保持率达97.9%，显著优于基线方法。

4.3 高层规划策略

高层规划器π0采用Double-DQN算法动态选择底层策略，其Q值更新目标为：

奖励设计包含任务奖励

、策略切换惩罚

和终止惩罚

。这种设计平衡了策略切换频率与任务完成度，当检测到ZMP接近边界时（通过编码器提取的ZMP特征重要性占比达38%），规划器以95%置信度切换至安全恢复策略。实验表明，在楼梯地形中策略切换延迟小于0.1秒，显著降低了跌落风险。

实验设计与结果分析

论文从可扩展性、鲁棒性、自然性和敏感性四个维度进行了全面验证：

1）可扩展性测试：在平坦、障碍、斜坡、楼梯四种地形下，HWC-Loco的成功率均超过99%（高速楼梯场景88.72%），且能适应不同构型的机器人（Unitree H1与G1的MSE差异<0.4）。跨构型验证表明，该方法对关节自由度变化具有强鲁棒性。

2）鲁棒性测试：在持续外力干扰下，HWC-Loco的侧向力稳定性达97.9%，比基线DreamWaQ提升33%。真实部署实验中，机器人能在0.2秒内从踢击干扰中恢复稳定姿态，证明了ZMP约束的有效性。

3）自然性测试：通过AMASS数据集对齐，机器人在0-2.5m/s速度范围内的步态与人类运动的MSE为1.41，肘部弯曲角度误差<5度。相比固定步频方法（Cui et al., 2024），其速度自适应步态更符合生物力学特征。

4）敏感性分析：策略切换参数α的消融实验显示，当α=200时安全恢复策略激活率骤降至12%，导致地形适应能力下降；而α=50时能在保持90%任务完成度的前提下及时触发恢复机制。

结论与影响展望

HWC-Loco通过分层策略框架和ZMP约束建模，实现了人形机器人运动控制中任务性能与安全性的动态平衡。

其核心贡献在于：

（1）将鲁棒优化与模仿学习结合，提升运动自然性；

（2）通过物理约束显式保证稳定性；

（3）分层架构增强系统可解释性。

从技术影响看，该方法为工业自动化、救灾机器人等安全关键场景提供了新思路。例如，在核电站巡检任务中，机器人需在辐射干扰下保持稳定运动，HWC-Loco的安全恢复机制可有效应对突发扰动。社会影响方面，作者指出需关注职业替代风险，建议通过政策引导实现人机协作。

未来方向包括：

（1）整合上半身操作技能，实现全身任务协同；

（2）引入多模态感知（如触觉、力反馈）增强环境适应性；

（3）探索元学习框架以加速新场景策略迁移。这些扩展将使HWC-Loco成为通用人形机器人控制的基础平台。

方法学启示与局限

HWC-Loco的方法体系对机器人控制领域具有重要启示：

1）层次化抽象：将复杂控制问题分解为目标追踪、安全恢复、策略协调三个层次，降低了端到端学习的难度。这种"分而治之"的策略符合人类运动控制的分级处理机制。

2）物理约束嵌入：ZMP约束的显式建模将经典控制理论与深度学习结合，相比纯数据驱动方法更具可解释性。实验证明该约束能使策略快速收敛，训练效率提升40%。

3）对抗模仿框架：通过Wasserstein距离对齐策略分布与人类数据，避免了传统KL散度的模式坍塌问题。判别器的梯度惩罚设计确保了优化过程的稳定性。

局限性包括：

（1）ZMP模型假设地面刚性接触，在软质地面（如沙地）场景需扩展；

（2）高层规划器的离散动作空间可能限制多策略协同；

（3）真实部署中的计算延迟（约15ms）尚未完全消除。这些为后续研究指明了改进方向。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。原始发表：2025-03-10，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除设计优化安全机器人框架

本文标签： 基于HWC