人形机器人控制方法综述
人形机器人控制方法综述
Boston Dynamics | Tesla Optimus | 1X Technologies
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。
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
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)
1 | 高层策略: 任务规划、步态选择 |
- 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
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:
- 人类通过遥操作控制机器人
- 记录传感器数据和动作序列
- 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
4. 混合方法
学习 + 优化
1 | # 神经网络预测参考轨迹 |
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
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
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 |
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
实现建议
选择控制方法的考虑因素
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
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
实时性要求
- 高实时性:MPC、WBC
- 可离线计算:学习方法
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
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
未来方向
- 大规模预训练模型:类似 GPT 的机器人基础模型
- 物理信息神经网络:融合物理先验的学习方法
- 可微分仿真:端到端优化仿真和控制
- 多模态感知融合:视觉、触觉、力觉的统一表示
- 人机协作:人类反馈驱动的在线学习

