人形机器人控制方法综述

Boston Dynamics | Tesla Optimus | 1X Technologies

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概述

人形机器人控制是机器人学中最具挑战性的领域之一，需要处理高维状态空间、复杂动力学、多接触约束和实时性要求。当前主流方法可分为基于模型的控制、学习方法以及两者的混合方案。

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主流控制方法

1. 基于模型的控制 (Model-Based Control)

全身动力学控制 (Whole-Body Control, WBC)

• 原理：通过优化求解器实时计算关节力矩
• 目标：满足接触约束和任务目标
• 优势：物理可解释性强，稳定性有保证
• 应用：Boston Dynamics Atlas、ANYmal

模型预测控制 (Model Predictive Control, MPC)

• 原理：预测未来状态轨迹，优化控制序列
• 特点：滚动优化，只执行第一步控制
• 优势：可处理约束，具有前瞻性
• 详见：[[MPC-and-Learning-Integration]]

零力矩点控制 (Zero Moment Point, ZMP)

• 原理：确保 ZMP 在支撑多边形内
• 特点：经典方法，理论成熟
• 局限：假设平坦地面，无法处理动态运动
• 应用：早期人形机器人（ASIMO、HRP 系列）

质心动量控制 (Centroidal Momentum Control)

• 原理：控制质心轨迹和角动量
• 优势：降维表示，计算效率高
• 应用：多足机器人步态规划

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2. 强化学习 (Reinforcement Learning)

端到端策略学习

• 输入：传感器原始数据（视觉、IMU、关节状态）
• 输出：关节控制指令
• 优势：无需手工设计特征和控制器
• 挑战：样本效率低，sim-to-real gap

分层强化学习 (Hierarchical RL)

高层策略: 任务规划、步态选择
    ↓
低层策略: 关节控制、力控制

• 优势：解耦决策层次，提高学习效率
• 代表：DeepMind 的分层控制架构

Sim-to-Real 迁移

• Domain Randomization：随机化仿真参数
• Domain Adaptation：使用真实数据微调
• System Identification：辨识真实系统参数
• 成功案例：MIT Mini Cheetah、Unitree Go1

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3. 模仿学习 (Imitation Learning)

行为克隆 (Behavior Cloning)

• 数据来源：人类演示、专家策略
• 方法：监督学习拟合状态-动作映射
• 局限：分布偏移问题

远程操作数据 (Teleoperation Data)

• 流程：
  1. 人类通过遥操作控制机器人
  2. 记录传感器数据和动作序列
  3. 训练神经网络策略
• 代表：Tesla Optimus、1X NEO

动作捕捉 (Motion Capture)

• 方法：使用人类运动数据训练策略
• 技术：Retargeting（运动重定向）
• 挑战：人类和机器人动力学差异

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4. 混合方法

学习 + 优化

# 神经网络预测参考轨迹
reference_trajectory = neural_net.predict(observation)

# 优化器跟踪轨迹
control = optimizer.track(reference_trajectory, constraints)

学习残差 (Residual Learning)

$$
u_{total} = u_{model} + u_{learned}
$$

• $u_{model}$：传统控制器输出
• $u_{learned}$：神经网络学习的补偿项
• 优势：结合两者优点，提高鲁棒性

视觉-运动策略 (Visuomotor Policy)

• 输入：RGB/深度图像 + 本体感受
• 输出：运动控制指令
• 架构：CNN 特征提取 + RNN/Transformer 序列建模

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最新趋势

基础模型 (Foundation Models)

Vision-Language-Action (VLA)

• 代表：RT-2、OpenVLA、PaLM-E
• 能力：
  • 理解自然语言指令
  • 视觉场景理解
  • 生成机器人动作
• 优势：零样本泛化、多任务学习

扩散策略 (Diffusion Policy)

• 原理：将动作生成建模为去噪过程
• 优势：
  • 多模态动作分布
  • 生成平滑轨迹
  • 避免模式崩溃
• 应用：灵巧操作、复杂任务

Transformer-based 方法

• Decision Transformer：序列决策建模
• Trajectory Transformer：轨迹生成
• 优势：长期依赖建模、上下文学习

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方法对比

方法类别	优势	劣势	适用场景
基于模型控制	稳定性强、可解释	需要精确模型、泛化性差	结构化环境、已知任务
强化学习	适应性强、端到端	样本效率低、训练困难	复杂环境、探索任务
模仿学习	数据效率高、快速部署	受限于演示质量	有专家数据的任务
混合方法	结合优点、鲁棒性好	系统复杂度高	工业应用、实际部署

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工业界实践

Boston Dynamics Atlas

• 方法：MPC + 优化 + 学习补偿
• 特点：高动态运动（后空翻、跑酷）
• 核心：接触力优化、全身协调

Tesla Optimus

• 方法：端到端神经网络 + 全身控制器
• 数据：大规模遥操作数据
• 目标：通用人形机器人

Unitree H1

• 方法：强化学习 + MPC
• 特点：快速行走、动态平衡
• 开源：部分算法和仿真环境

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实现建议

选择控制方法的考虑因素

1. 任务复杂度

   • 简单任务：基于模型控制
   • 复杂任务：学习方法或混合方案

2. 数据可用性

   • 有专家数据：模仿学习
   • 无数据：强化学习或基于模型

3. 实时性要求

   • 高实时性：MPC、WBC
   • 可离线计算：学习方法

4. 安全性要求

   • 高安全性：混合方法（学习 + 约束优化）
   • 探索性任务：纯学习方法

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开源资源

仿真环境

• MuJoCo：高效物理引擎
• Isaac Gym：GPU 加速并行仿真
• PyBullet：轻量级、易用

控制库

• Pinocchio：刚体动力学库
• TSID：任务空间逆动力学
• Crocoddyl：最优控制库

学习框架

• Stable Baselines3：RL 算法库
• RLlib：分布式 RL
• LeRobot：机器人学习框架

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未来方向

1. 大规模预训练模型：类似 GPT 的机器人基础模型
2. 物理信息神经网络：融合物理先验的学习方法
3. 可微分仿真：端到端优化仿真和控制
4. 多模态感知融合：视觉、触觉、力觉的统一表示
5. 人机协作：人类反馈驱动的在线学习

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参考资源

• MIT Humanoid Robotics Group
• DeepMind Robotics
• Berkeley Robot Learning Lab
• CMU Robotics Institute