五国十五校联合巨献！仿人机器人运动与操控：控制、规划与学习的最新突破与挑战

作者： Zhaoyuan Gu, Junheng Li, Wenlan Shen, Wenhao Yu, Zhaoming Xie, Stephen McCrory, Xianyi Cheng, Abdulaziz Shamsah, Robert Griffin, C. Karen Liu, Abderrahmane Kheddar, Xue Bin Peng, Yuke Zhu, Guanya Shi, Quan Nguyen, Gordon Cheng, Huijun Gao, and Ye Zhao
单位：乔治亚理工学院，南加州大学，慕尼黑工业大学，谷歌DeepMind，人工智能研究所，人机认知研究所，杜克大学，斯坦福大学，法国国家科学研究中心-蒙彼利埃大学，CNRS-AIST联合机器人实验室，西蒙弗雷泽大学，德克萨斯大学奥斯汀分校，NVIDIA，卡内基梅隆大学，哈尔滨工业大学
论文标题：Humanoid Locomotion and Manipulation: Current Progress and Challenges in Control, Planning, and Learning
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2501.02116

主要贡献

论文回顾了近三十年仿人机器人领域基于模型的规划与控制方法，同时探讨了新兴学习方法，尤其是强化学习和模仿学习。
讨论了将基础模型与仿人机器人结合的潜力，并评估了开发通用仿人智能体的前景，赋予仿人机器人更广泛的知识和更强的推理能力。
强调了全身触觉感知对于解锁涉及物理交互的新仿人技能的重要性。触觉传感器能在视觉受限时提供更准确的环境感知，增强机器人的交互能力。
讨论了当前面临的挑战和未来研究方向，包括数值优化、基准测试缺乏、数据稀缺以及基础模型在仿人机器人中的应用。

介绍

仿人机器人（Humanoid Robots）因其类人形态，特别适合执行需要类似人类动作的任务，如全身运动和操作。它们在制造业和服务业中应用广泛，能够与人类协作完成复杂任务。

尽管仿人机器人潜力巨大，但同时实现复杂任务并应对高度复杂的机器人动力学仍充满挑战。这些任务要求机器人在动态环境中安全地与人协作，并在非结构化环境中进行操作。

为了快速获取运动和认知技能，仿人机器人可以利用人类数据进行学习。借助人类知识，仿人机器人能够实现快速的具身智能，从而加速技能获取。

感知算法能够实时检测、分类和分割各种物体。基于模型的方法通过预测和反应控制，实现了敏捷且可靠的运动和操作。深度学习策略则通过探索和模仿，在机器人硬件上展示了良好的控制效果。

大型基础模型的出现，为自主仿人机器人的构建提供了可能。这些模型经大规模数据训练，具备开放世界推理能力，有力推动了仿人机器人领域的发展。

论文全面回顾了仿人机器人运动和操作的最新进展，以助力研究人员更好地把握该领域的最新动态和发展方向。

背景

仿人机器人

仿人机器人是指具有人类形态特征的机器人，通常具有躯干、双臂和双腿。尽管拟人化的程度可能有所不同，但这类机器人的目标是模仿人类的形态和功能。
论文强调，由于仿人机器人与人类在外观和行为上的相似性，它们可以更方便地从人类演示中获取技能数据。通过扩展数据和计算能力，仿人机器人可实现更广泛的多功能性和泛化能力。

双足行走和导航

双足行走是仿人机器人的一个显著特征，过去三十年中一直是研究的热点领域。研究从被动行走发展到准静态行走，再到动态行走。
研究还涉及在外部扰动和力负载下的双足行走，为同时进行行走和操作奠定了基础。基于模型的方法（如被动行走）和基于学习的方法（如强化学习和模仿学习）都取得了进展。
导航方面，双足机器人需要能够在复杂环境中有效导航，包括室内和室外环境。导航堆栈通常采用分层结构，包括全局路径规划器和局部步态规划器。

全身操作

全身操作是指利用机器人所有部位进行交互的能力。这种能力在人类中很常见，例如使用肘部或臀部来保持门打开，或使用手掌提供更大的力量。
在机器人中实现全身操作面临多重挑战，包括系统层面的感知、估计、规划和控制。机械设计、控制和规划的突破已经实现了全身操作，但仍需进一步发展以应对复杂的接触动力学和高维自由度系统的计算成本。

行走与操作

行走与操作是仿人机器人的关键特征之一，涉及同时进行行走和操作。这种方法要求机器人能够利用整个身体与环境互动，以实现更广泛的任务，如开门、推车等。
行走与操作需要整体和战略性地使用整个身体，探索机器人的全部行为能力空间，并调度所有肢体的接触以实现稳健的运动和安全的目标交互。

触觉传感器

触觉传感提供了一种直接且准确的感知方式，使机器人能够更好地理解和适应复杂的环境和物体交互。

触觉传感的优势

触觉传感模仿了人类的触觉，能够在机器人皮肤的大面积上提供比本体感受传感器更准确的信息。它允许机器人在视觉被遮挡的情况下感知复杂环境并评估物体的属性。
触觉传感可以用于估计接触力、粗糙度、纹理和重量等信息，补充传统的视觉信息（如位置、形状和颜色）。

手部触觉传感

手部的触觉传感器用于复杂的操作任务，提供实时的接触反馈。这些传感器可以在力或阻抗控制回路中使用，以调节期望的物体行为。
基于触觉的强化学习（RL）方法可以直接将触觉测量整合到状态空间中，训练端到端的策略。然而，高维输入空间和模拟接触物理的困难是主要挑战。

足部触觉传感

足部的触觉传感用于行走任务，估计地面反作用力（GRFs）和地形属性。现有的工作使用力矩传感器或负载单元传感器来测量GRFs，但这些方法缺乏对接触区域、力分布和地形细节的准确信息。
未来的研究方向包括如何准确估计更多的地形属性（如硬度、阻尼、塑性、异质性和多孔性），以及如何将这些传感信息与其他传感模块融合以提高机器人的地形感知能力。

全身触觉传感

全身触觉传感扩展了机器人的交互能力，使其不仅通过手或脚进行交互，还可以通过手臂、腿部和躯干进行交互。
这种传感方式增强了机器人的平衡能力和碰撞避免能力，并在非结构化环境中提供了安全的物理人机交互。全身触觉传感在处理大物体和实现全身操作方面显示出巨大潜力，但仍面临动态感知和多模态传感集成的挑战。

多接触规划

多接触规划是指机器人在执行任务时与环境或物体进行多种接触的规划过程。

基于搜索的接触规划

这些方法通过状态扩展来探索可能的配置，以创建和打破接触。搜索过程中通常会检查碰撞和运动可行性。
常用于腿部机器人的步态规划。为了提高效率，研究者引入了统计方差减少技术（如控制变量和重要性采样）来加速解决方案的收敛。
通过姿势优化（Pose Optimization, PO）方法，可以在预定义的接触模式下生成全身姿态和运动学配置，以减少搜索过程中的计算负担。

基于优化方法的接触规划

这些方法通过将接触动力学纳入轨迹优化公式，一次性确定接触模式、接触力、接触位置和全身运动。
由于问题的规模较大，通常依赖于速度提升策略，如使用初始猜测进行快速收敛，或将问题分解为接触规划和全身运动规划的子问题。
为了实现实时应用，研究人员还在探索混合方法，结合搜索和优化方法的优点。

基于学习的接触规划

学习方法，特别是强化学习（RL），通过试错来发现新的行为。这些方法通常以模块化的方式与基于模型的规划器结合，形成层次结构。
学习方法可以提高多接触规划的效率，例如通过预测质心动力学演化来生成高效的接触序列。
未来研究方向包括开发更集成的方法，结合搜索、优化和学习方法的优点，以解决计算复杂性和实时性能的问题。

模型预测控制

模型预测控制(MODEL PREDICTIVE CONTROL，MPC)是一种优化方法，通过在线求解最优控制问题来实现轨迹规划和控制，用于仿人机器人移动与操作（loco-manipulation）

MPC的统一优化形式

MPC的目标是在未来有限的时间范围内找到最优的状态轨迹和控制输入。其优化问题通常表示为一个最优控制问题（OCP），包含状态轨迹、控制输入和约束力的轨迹。

简化模型

为了实现高频在线规划，研究者常使用简化动力学模型（如单刚体模型SRBM和线性倒立摆模型LIPM）。这些模型通过线性化或近似来减少计算复杂性，适用于高频控制。
例如，SRBM可以通过提供明确的足部位置序列参考来进行线性化，并在MIT仿人机器人上实现动态特技动作。

全身模型

全身模型（如质心动力学CD和全身动力学WBD）提供了更准确的机器人动力学表示，适用于规划多样化的运动和交互。
WBD模型在MPC中的应用需要处理高维度的非线性问题，计算复杂度较高，但能够更好地捕捉机器人动力学特性。

混合保真度模型

混合保真度模型通过在MPC的不同时间范围内使用不同精度的模型来提高性能和效率。例如，可以使用高保真模型在近时间段内进行精确计算，而在远时间段内使用低保真模型以简化计算。

MPC加速方法：

为了提高MPC的计算效率，研究者提出了多种加速方法，包括结构利用（Structure Exploitation）、线性化（Linearization）、预热（Warm Start）和采样（Sampling）。
结构利用通过提取问题中的结构来提高求解效率和数值稳定性。线性化通过逐时间步线性化来简化问题，但可能会牺牲模型精度。预热通过使用前一次迭代的解来初始化当前迭代，以提高收敛速度。采样方法通过随机采样来扩大搜索空间，但需要有效的并行化技术。

环境和对象交互模型

在行走与操作的MPC中，需要考虑与静态环境、操纵对象和动态环境的交互。
这些交互模型需要准确地建模接触力和对象的动态特性，以实现稳定和可靠的机器人操作。

全身控制

全身控制（Whole-Body Control, WBC）旨在生成关节扭矩、约束力和广义加速度，以实现给定的动态任务。

WBC的定义和应用场景

全身控制器用于生成关节级的控制信号，以跟踪期望的轨迹并发送扭矩命令到物理机器人。它适用于三种常见的情况：基于简化模型的轨迹计算、基于全阶模型的轨迹规划但计算过于复杂、以及在环境不确定性和规划不准确性下需要鲁棒的WBC。

WBC的动态任务

动态任务向量可以用决策变量的线性方程表示，涵盖各种任务，如跟踪参考关节空间加速度、操作空间加速度、质心动量率等。MPC常用于为WBC提供操作空间的动态任务。

WBC的封闭式方法

封闭式方法通过逆动力学控制器来解决WBC问题，通常用于单一动态任务。这些方法通过投影系统动力学来消除约束力，从而简化计算。
尽管计算效率高，但封闭式方法难以处理不等式任务，如关节限制和障碍物避障。

WBC的优化方法

优化方法通过二次规划（QP）或加权QP来增强WBC的灵活性，能够处理多个动态任务和不等式任务。
严格任务层次结构通过顺序求解多个QP子问题来确保任务优先级，而加权QP则通过软约束来调整任务的相对优先级。

WBC在行走与操作中的应用

在行走与操作中，WBC需要同时实现期望的运动并保持瞬时平衡和接触稳定性。根据环境或对象的动态特性，WBC可以分为两种情况：作为外部力矩的交互和作为统一机器人-对象模型的交互。

移动与操作技能学习

仿人机器人通过学习方法来获取行走与操作（loco-manipulation）技能，主要包括两种学习方法：强化学习（Reinforcement Learning, RL）和模仿学习（Imitation Learning, IL），以及它们的组合应用。

强化学习

RL通过奖励和惩罚机制来学习任务，不需要示范数据，适合于探索未知行为。它可以直接将原始感知输入转换为动作输出，适用于实时应用。

挑战：
- RL通常需要精心设计的奖励函数来引导策略的学习，这在复杂任务中可能非常具有挑战性。
- 此外，RL策略在仿真环境中训练后，迁移到现实世界时可能会遇到“仿真到现实”（sim-to-real）迁移的问题。
- RL在处理高维度系统和稀疏奖励设置时效率较低，通常需要大量的交互来学习任务。
提高学习效率的方法：
- 为了提高学习效率，研究者们采用了多种策略，如课程学习（Curriculum Learning），通过逐步增加任务的难度来加速训练。
- 好奇心机制（Curiosity Mechanism）通过鼓励探索未访问的状态来激发内在动机，从而克服稀疏奖励问题。
- 通过约束强化学习框架（Constrained RL Framework），可以将奖励项替换为约束，简化奖励调优过程。
解决sim-to-real迁移的挑战：
- 域随机化（Domain Randomization, DR）通过在仿真环境中引入多种参数变化来提高策略的鲁棒性，使其能够在现实世界中更好地表现。
- 系统识别（System Identification, SI）通过从现实世界数据中估计系统输入输出行为来提高模型保真度。
- 域适应（Domain Adaptation, DA）通过使用现实世界数据微调仿真训练的策略，以提高其在现实环境中的表现。
应用实例：
- RL在行走与操作中的应用包括动态行走、跳跃、攀爬楼梯和在非周期性运动（如跑酷）中的表现。
- 尽管取得了进展，但RL在处理复杂的行走与操作任务时仍面临挑战。

模仿学习

模仿学习主要关注如何利用机器人执行的数据（如策略执行和遥控操作）来训练机器人技能。

数据获取：
- 策略执行：通过执行现有的专家策略来收集数据。这种方法通常在模拟环境中进行，以减少物理设置的需求和安全性问题。
- 遥控操作：通过人类操作员远程控制机器人来直接捕获数据。遥控操作可以提供平滑、自然和精确的轨迹，适用于广泛的任务。
学习方法：
- 行为克隆：将模仿学习视为监督学习问题，通过训练一个模型来复制专家策略的行为。这是最直接的机器人技能学习方法之一。
- 逆强化学习：从数据中重建奖励函数，并结合强化学习来训练策略。IRL试图理解专家行为的动机。
多模态数据处理：
- 机器人执行数据和遥控操作数据通常具有不同的特征。遥控操作数据可能包含多种可能的动作，而策略执行数据通常是单峰的。
- 为了处理这些多模态数据，研究者采用了如Action Chunking Transformer（ACT）等方法来捕捉分布变化并生成多样化的未来动作。
结论：
- 尽管收集高质量数据需要大量努力和资源，但从机器人数据中学习技能仍然是实现专家级性能的可靠方法。
- 工业公司和研究实验室正在越来越多地关注通过遥控操作扩展数据集，以开发更广泛的多技能策略。

从人类数据中学习技能

数据获取：
- 运动捕捉系统：直接从运动捕捉系统中记录三维人体运动数据。这些数据通常需要在受控环境中进行，使用专业的设备和演员，因此成本较高且难以大规模扩展。
- 互联网视频：从互联网上获取的视频数据，这些数据来源丰富且易于获取，但质量较低，通常包含噪声和失真。
- 动画：通过动画工具生成运动数据，虽然可以设计出表达性强的动作，但需要专业动画师，且不如真实数据多样化。
挑战：
- 身体比例差异：人类和机器人在身体比例、关节配置和质量分布上存在差异，导致需要解决身体映射问题。
- 缺乏感官输入：人类数据通常是仅基于本体感觉的，缺乏触觉或力测量信息，限制了在复杂物理交互中的学习能力。

方法：
- 重定向（Retargeting）：将人类运动数据映射到机器人模型上，涉及关节对应、任务空间对应等多种策略。
- 物理仿真：在物理仿真器中使用重定向后的数据进行训练，以验证策略的物理可行性。
应用：
- 人类样机动作：通过生成对抗模仿学习（GAIL）和对抗运动先验（AMP）等方法，训练机器人模仿人类的行走、跳跃等动作。
- 复杂交互：学习在非结构化环境中与物体进行丰富的交互，例如通过视频重建数据进行全身体操技能的学习。

结论：
- 虽然从人类数据中学习技能具有很大的潜力，但在现实世界机器人中实现这些技能仍面临挑战。
- 未来的研究应致力于开发更实惠和强大的机器人以及高保真度的仿真器，以加速这一领域的发展。
- 通过利用互联网规模的数据集，机器人可以实现更广泛的运动能力和适应性。

混合方法：

结合纯强化学习和模仿学习（IL + RL）：
- 两阶段教师-学生范式：首先使用纯强化学习（RL）在模拟环境中训练一个教师策略，然后使用模仿学习（IL）训练一个学生策略，使其能够在硬件上运行。这种方法通过模仿教师策略的行为来实现有效的迁移。
- 反向两阶段范式：首先使用IL预训练一个模仿策略，然后使用RL进一步优化该策略，以适应不同环境或任务。
结合模型预测控制（MPC）和强化学习：
- 参考轨迹跟踪：使用MPC生成参考轨迹，并将其作为模仿学习的奖励信号。这种方法可以加速学习过程，但依赖于预定义的轨迹。
- 轨迹增强：通过在参考轨迹上增加残差来增强轨迹，以实现动态运动。这种方法允许在保持参考轨迹的同时，增加策略的灵活性。
结论：
- 混合方法结合了基于模型和基于学习的优势，能够实现高效、灵活和高性能的机器人任务。纯强化学习提供了鲁棒和涌现的行为，而模仿学习则使复杂行为的训练成为可能。
- 结合两者的方法已经在多种机器人任务中显示出成功，未来有望在更复杂的任务中发挥更大的作用。

技能的表示与组合

显式表示与隐式表示：
- 技能可以被显式地表示为完成任务的状态-动作轨迹，或者被隐式地表示为网络结构和其学到的权重。隐式表示方法通常更具灵活性，能够更好地支持技能的组合和泛化。
技能组合方法：
- 专家混合（Mixture of Experts, MOE）：使用分层架构，首先训练多个独立的专家策略，然后学习一个高层策略来选择或混合这些专家网络。这种方法允许在技能之间进行平滑过渡，但也可能遇到专家不平衡的问题。
- 结构化表示：通过运动表示、目标表示和状态转移表示来实现单一策略的多任务能力。这些方法通过结构化的表示来提高记忆效率，并允许单个策略实现多种任务。
运动表示：
- 提取高维长时序运动的本质特征和时间依赖性。运动表示通常使用生成模型（如变分自编码器和生成对抗网络）将高维运动编码到低维潜在空间中。这种方法可以生成多样化的运动，并通过高阶任务特定策略进行重用。
目标表示：
- 使用特征向量表示目标，可以从场景图像、自然语言指令或观察到的演示中编码。目标条件策略（Goal-Conditioned Policies, GCPs）可以在单个通用策略中实现多种任务。
状态转移表示：
- 使用马尔可夫决策过程（MDP）的潜在空间表示状态转移动力学。通过训练一个动力学模型来预测抽象的MDP状态之间的转移概率，这种方法称为世界模型（World Models）。世界模型可以通过采样生成虚拟数据，从而提高数据效率，并有助于缓解模拟到现实迁移的问题。
结论：
- 实现机器人多样化技能和多任务能力是机器人技能学习的主要趋势之一。
- 尽管获取和混合单一技能策略已被广泛探索，但最近的方法更多地关注在单个策略中实现多种任务。
- 这些方法需要在计算机图形学社区中进行进一步的研究和实现，以便在机器人硬件上应用。

基于学习的全身运动和操作

学习方法的挑战：
- 全身运动和操作任务对学习方法提出了较高的要求，因为它们通常需要在复杂的物理环境中实现稳定接触和精确的接触力。许多学习方法在模拟环境中展示了全身运动和操作技能，但在现实世界中的迁移仍然具有挑战性。
强化学习（RL）的应用：
- 强化学习方法通过试错来发现新的行为，通常需要精心设计的奖励函数和大量的交互数据。为了提高学习效率，研究人员采用了课程学习、好奇心机制和约束强化学习等方法。
- 在全身运动和操作任务中，RL方法通常需要明确接触序列或通过奖励设计来隐含接触序列，以提高模拟到现实的迁移成功率。
模仿学习（IL）的应用：
- 通过从机器人经验中学习，特别是通过遥控操作，IL方法已经在全身运动和操作任务中取得了显著进展。这些方法利用人类专家的示范数据来训练机器人，以实现类似的动作。
- 近年来，研究人员还探索了从人类数据中学习，以扩展机器人的运动能力。通过使用生成对抗模仿学习（GAIL）和对抗运动先验（AMP）等方法，机器人可以模仿人类的高质量动作。
混合方法的应用：
- 结合模型基础方法和学习方法（如MPC生成参考轨迹并结合RL进行模仿）可以提高学习效率和效果。混合方法利用人类知识来提供参考，同时利用学习方法的优势来实现多样化和适应性强的技能。
结论：
- 尽管学习方法在全身运动和操作任务中的应用仍处于发展阶段，但其潜力不容忽视。学习方法可以适应无结构场景中的复杂任务，并发现模型基础方法难以实现的涌现行为。
- 未来的研究应继续探索如何将学习方法应用于更复杂的全身运动和操作任务，以实现更高级别的自主性和适应性。

基础模型在仿人机器人中的应用

基础模型通常是基于互联网规模的数据进行预训练的大型模型，已经在自然语言处理和计算机视觉等领域取得了显著进展。

应用LLMs/VLMs到仿人机器人

预训练模型的应用：
- 许多研究展示了如何在各种机器人平台上应用预训练的LLMs和VLMs，包括灵巧手、机械臂、移动机械臂、四足机器人和双足机器人。
- 这些预训练模型通常用于生成任务相关的中间表示，而不是直接生成机器人动作。这种方法的优势在于，预训练模型提供了强大的语义理解和上下文感知能力。
任务规划机制：
- 由于预训练模型缺乏对机器人任务的具身知识，研究者们开发了任务规划机制来生成合理的动作计划。
- 例如，SayCan通过价值函数对可用动作进行排序，以选择在移动机械臂上可行的动作。VLM-PC则限制GPT-4输出仅限于四足机器人导航的技能。
中间表示的应用：
- 研究者们提出了生成代码和奖励函数作为中间表示的方法，以增强双足和四足机器人的灵活性。
- 这些方法允许在生成动作时进行调整，而不仅仅是选择现有的低层次技能。
全身姿态和接触生成：
- 一些研究探索了生成全身姿态和全身接触的方法，使用户可以通过自然语言、图像甚至手势直观地指导机器人的行为。
- 这些技术允许更高级别的任务规划和控制，特别是在需要复杂身体协调的任务中。
局限性：
- 尽管预训练模型在语义理解和上下文感知方面表现出色，但它们在生成具体机器人动作时仍面临挑战。
- 未来的研究需要进一步探索如何有效地将预训练模型的能力与机器人任务的具身知识相结合。

构建仿人机器人基础模型

多模态输入处理：
- RFMs通常从互联网规模的机器人数据中进行训练，能够处理多模态输入，如自中心图像和自然语言描述。
- 这些模型可以直接与物理世界交互，通过机器人动作来实现任务目标。
训练挑战：
- 构建RFMs的一个主要挑战是收集足够的高质量数据。成功的实现通常依赖于机器人拥有稳定的动态特性和大量的高质量数据。
- 仿人机器人在运动中的不稳定性以及灵巧手的高维动作空间使得数据收集和训练变得更加困难。
分层框架：
- 为了实现高层次的推理和规划，RFMs通常采用分层框架，结合预训练的LLMs或VLMs与低层次的控制器策略。
- 这种设置允许跨模态能力，如语言到动作的转换，并且可以在机器人任务中实现更广泛的技能。
现有工作：
- 现有的RFMs工作主要集中在稳定动态特性的机器人上，如无人机和四足机器人。
- 对于仿人机器人，RFMs的构建仍然是一个具有挑战性的任务，因为需要处理更复杂的动力学和更高的动作空间维度。
未来方向：
- 未来的研究将集中在开发更有效的算法和模型架构，以应对RFMs在仿人机器人中的应用挑战。
- 这包括优化输入和输出表示，以适应复杂的任务需求，并确保模型能够在实时环境中有效地运行。

未来挑战与机会

数值优化的挑战

非凸性和数值鲁棒性：
- 机器人规划和控制技术通常被形式化为数值优化问题，这些技术依赖于离散数学和优化理论的进步。
- 尽管取得了进展，但在处理非凸问题和确保数值鲁棒性方面仍存在挑战，尤其是在大规模系统中。
接触显式和隐式优化的局限性：
- 接触显式优化方法因其快速收敛和简化公式而受到青睐，但面临维度灾难问题，难以生成复杂的运动。
- 接触隐式优化方法通过引入互补条件来避免对接触模式序列的严格依赖，但其非光滑性带来了严重的计算挑战。
全局最优解的保证：
- 现有方法通常只能提供局部最优解的保证，当问题的结构要求偏离局部候选接触条件时，可能找不到可行解。
- 需要结合搜索技术和传统轨迹优化方法来寻找全局最优解。
计算效率和并行化：
- 尽管并行化技术在提高计算效率方面取得了进展，但在处理大规模系统时，优化算法的计算复杂性仍然是一个挑战。
- 需要进一步研究以提高优化算法的效率和可扩展性。
鲁棒性和适应性：
- 在处理复杂系统动态和不确定性时，数值优化方法的鲁棒性和适应性仍需改进。
- 需要开发新的方法来处理系统中的随机性和不确定性。

缺乏全身运动和操作的基准测试

技能发展的初期阶段：
- 仿人机器人的全身运动和操作技能相对于其他任务（如行走和桌面操作）仍处于初级阶段。
- 这导致缺乏大规模和系统的基准测试来评估和比较不同算法的性能。
任务和评估指标的设计：
- 设计良好的任务和评估指标对于加速研究进展至关重要。
- 标准化的全身运动和操作任务可以帮助研究人员验证算法的有效性，并促进技术的发展。
硬件平台的标准化：
- 开发可负担且功能强大的仿人机器人硬件平台，以促进硬件评估和研究进展。
- 开源硬件和软件的开发也在加速硬件发展，使得更多的研究团队能够进行实验和验证。
模拟和现实世界的对比：
- 模拟环境在算法开发和初步验证中具有重要作用，但现实世界的应用需要更高的鲁棒性和适应性。
- 开发能够在多种环境和任务中表现良好的算法是未来的一个重要方向。
数据集和开源资源：
- 收集和共享高质量的全身运动和操作数据集有助于推动研究进展。
- 开源硬件和软件平台可以促进数据集的开发和共享，从而加速技术的普及和应用。

数据稀缺性挑战

高质量数据的获取：
- 机器人技能学习依赖于大量高质量的数据，特别是对于全身运动和操作任务。
- 数据稀缺性是机器人技能学习中的一个主要瓶颈，限制了算法的泛化能力和适应性。
数据规模与质量的权衡：
- 数据扩展是提高机器人技能学习效果的关键，但需要在数据规模和质量之间进行权衡。
- 过度追求数据规模可能导致数据质量下降，影响算法的学习效果。
人类数据的利用：
- 人类数据提供了丰富的运动和操作范例，但将其应用于机器人时存在形态差异和周围环境的差异。
- 未来的研究需要开发更好的方法来缩小人类数据与机器人数据之间的差距。
多模态数据的整合：
- 为了实现更广泛和适应性的机器人技能，未来的研究应关注整合多种传感器数据（如力觉和视觉数据）。
- 多模态数据可以帮助机器人更好地理解和适应复杂的环境和任务。
数据采集方法的创新：
- 研究人员正在探索从视频和动画中生成数据的方法，以扩大数据集的多样性和规模。
- 这些方法需要解决数据质量和真实性的问题，以确保其在机器人技能学习中的有效性。

基础模型的机遇与挑战

机遇

知识迁移：
- 基础模型通常是基于互联网规模的数据进行预训练的，这些数据包含了大量的人类行为和知识。
- 仿人机器人可以利用这些模型中嵌入的人类知识，从而更快地学习和适应新任务。
自然交互：
- 基础模型在自然语言处理和视觉理解方面的强大能力，使得仿人机器人能够更好地理解和响应人类指令。
- 这为开发更自然和直观的人机交互方式提供了可能。
泛化能力：
- 通过在大规模数据上进行训练，基础模型具有强大的泛化能力，能够处理多种任务和环境。
- 这有助于仿人机器人在复杂和多变的环境中表现出色。

挑战

控制和安全：
- 仿人机器人由于其双足平台的固有不稳定性，在控制和安全性方面面临额外挑战。
- 基础模型需要在不牺牲安全性的前提下，提供灵活和高效的决策支持。
推理成本：
- 运行大型基础模型需要强大的计算资源，这对仿人机器人的实时性能提出了挑战。
- 需要开发高效的推理方法和硬件加速技术，以支持基础模型在机器人中的应用。
训练成本：
- 基础模型的训练成本高昂，消耗大量能源并产生二氧化碳排放。
- 未来的研究需要探索更高效的训练方法和资源优化策略。
模型扩展性：
- 随着基础模型的规模不断扩大，如何有效地扩展模型以适应机器人应用的需求是一个重要挑战。
- 需要开发新的模型架构和算法，以支持更大规模和更高复杂度的机器人任务。