HUGWBC是什么?一文让你看懂HUGWBC的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

HUGWBC概述简介

HUGWBC(Humanoid Unified and General Whole-Body Controller)是上海交通大学、上海AI Lab联合推出的人形机器人全身控制器,能实现精细的运动控制。HUGWBC基于扩展的命令空间和先进的训练技术,让机器人执行多种自然步态(如行走、跑步、跳跃、站立和单脚跳),支持实时外部上肢控制信号,实现复杂的运动操作任务。HUGWBC用强化学习在模拟环境中训练,用不对称训练框架(AAC)将策略直接迁移到真实机器人上。

HUGWBC的功能特色

支持多种步态:支持控制机器人执行行走、跑步、跳跃、站立和单脚跳等多种步态。

精细调整参数:支持调整步态频率、脚摆高度、身体高度、腰部旋转和身体俯仰角等参数,适应不同的任务需求。

实时外部干预:支持上肢的实时外部控制信号(如遥操作或运动重定向),让机器人在执行运动任务时进行复杂的操作。

高鲁棒性和适应性:HUGWBC能适应不同的地形和外部干扰,保持运动的稳定性和精度。

HUGWBC的技术原理

扩展的命令空间:设计包含任务命令和行为命令的通用命令空间,灵活地控制机器人的运动和姿态。

强化学习训练:基于强化学习(特别是PPO算法)在模拟环境中训练控制策略,定义奖励函数优化机器人的运动性能。

不对称训练框架:采用不对称训练框架(AAC),批评网络访问所有特权信息,演员网络仅用真实机器人可用的传感器数据,提高策略的泛化能力。

对称性损失:引入对称性损失函数,鼓励策略生成自然且对称的运动,提高运动的稳定性和效率。

干预训练:在训练中引入外部干预信号,适应上肢的实时控制,且保持下肢运动的稳定性和精度。

脚轨迹规划:用五次多项式轨迹规划方法,确保脚在摆动阶段的平滑运动,提高运动的自然性和稳定性。

HUGWBC项目介绍

项目官网:https://hugwbc.github.io/

arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2502.03206

HUGWBC能做什么?

复杂地形导航:控制人形机器人在不平坦的地形上行走、跑步和跳跃,适应各种复杂的环境,如崎岖的山路、废墟或建筑工地等,执行搜索和救援任务。

动态任务执行:支持机器人进行高动态任务,如快速奔跑、跳跃和单脚跳,在需要快速反应和高机动性的场景中发挥作用,例如体育赛事辅助或紧急响应任务。

人机协作任务:基于实时外部上肢干预功能,让人形机器人与人类操作员协作完成复杂的任务,如搬运、装配或精细操作,提高工作效率和安全性。

服务机器人应用:在家庭或服务场所中,让人形机器人执行日常任务,如清洁、搬运物品或协助老年人和残疾人,提供更加自然和灵活的服务。

科学研究与开发:开发和测试新的运动控制算法、人机交互技术和机器人感知能力,推动人形机器人技术的进一步发展。

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