斯坦福HumanPlus：人形机器人实时控制与模仿学习的完美结合！

作者

随着人工智能和机器人技术的飞速发展，人形机器人（Humanoid Robot）的研究逐渐成为热点。人形机器人不仅在工业自动化、服务机器人等实际应用中具有巨大潜力，也在学术研究中为探索智能体的感知、决策和行动提供了重要平台。斯坦福大学ALOHA团队开发的HumanPlus框架，通过从人类数据中学习复杂的自主技能，实现了人形机器人的高效控制和模仿学习，为这一领域带来了新的突破。本文将深入探讨HumanPlus的技术架构、主要功能、应用场景以及其在具身智能研究中的重要地位。

一、项目概述

HumanPlus的核心目标是使人形机器人能够从人类数据中学习动作和自主技能。该系统包括两个主要部分：实时影子系统（Humanoid Shadowing Transformer，HST）和人形模仿Transformer（Humanoid Imitation Transformer，HIT）。HST用于实时全身控制人形机器人，而HIT则用于模仿学习，能够通过少量演示高效学习复杂的任务。HumanPlus通过结合HST和HIT，实现了从人类动作捕捉到机器人动作执行的端到端学习和控制。

二、技术架构

1. Humanoid Shadowing Transformer (HST)

  • 低级控制策略：HST是一个低级控制策略，基于大量的模拟人体运动数据进行训练。它允许人类操作员使用单个RGB相机实时控制人形机器人。

  • 数据集：HST的训练使用了AMASS数据集，该数据集包含40小时的多种任务的人体运动数据。通过将人类姿势重新定向为人形机器人姿势，HST能够在现实世界中零样本部署。

  • 实时控制：HST通过实时处理人类操作员的姿势数据，将这些数据转换为机器人可以执行的动作命令，实现人形机器人的实时全身控制。

2. Humanoid Imitation Transformer (HIT)

  • 高级模仿学习算法：HIT是一个高级模仿学习算法，用于从少量演示中学习复杂的任务。它基于双目视觉输入，能够预测人形机器人的目标姿态。

  • 数据收集：HIT的训练使用了影子系统收集的现实世界数据，并结合了动作分块算法ACT，以实现高效的模仿学习。

  • 任务学习：HIT能够通过少量演示（如40次）高效学习复杂的任务，如穿鞋、行走、打乒乓球等，展现出强大的泛化能力和学习效率。

3. 姿态估计

  • 身体姿态估计：HumanPlus使用WHAM算法进行实时身体姿态估计，该算法能够准确捕捉人类操作员的身体动作，并将其转换为机器人可以理解的姿势数据。

  • 手部姿态估计：使用HaMeR算法进行手部姿态估计，确保机器人手部动作的精确控制。

4.硬件代码

Unitree ROS2：HumanPlus的硬件代码基于Unitree ROS2，适用于与真实机器人的交互。这使得HumanPlus能够与多种人形机器人平台进行无缝对接和控制。

三、主要功能

1. 实时全身控制

通过HST，人类操作员可以使用单个RGB相机实时控制人形机器人，使其能够模仿人类的动作。这种实时控制能力使得人形机器人能够快速响应人类操作员的指令，实现复杂的动作执行。

2. 高效模仿学习

HIT能够通过少量演示高效学习复杂的任务，如穿鞋、行走、打乒乓球等。这种高效的学习能力使得人形机器人能够快速掌握新任务，适应不同的工作环境和需求。

3. 跨任务泛化

HumanPlus能够将从一个任务中学到的技能迁移到其他任务中，展现出良好的泛化能力。这意味着人形机器人不仅能够完成特定任务，还能够在类似任务中应用已学技能，提高任务执行的灵活性和效率。

4. 零样本部署

HST通过将人类姿势重新定向为人形机器人姿势，能够在现实世界中零样本部署。这大大减少了机器人在新环境中的适应时间和训练成本，提高了其实用性和部署效率。

四、技术优势

1. 高效学习能力

HumanPlus通过HIT算法，能够从少量演示中快速学习复杂的任务，大大减少了训练数据的需求和训练时间。这种高效的学习能力使得人形机器人能够快速适应新任务和新环境。

2. 实时控制能力

HST提供了实时全身控制功能，使得人形机器人能够实时响应人类操作员的动作指令。这种实时控制能力对于需要快速反应和精确执行的任务至关重要。

3. 泛化能力

HumanPlus展现出良好的跨任务泛化能力，能够将学到的技能应用于不同的任务中。这使得人形机器人在面对多样化的任务时，能够灵活运用已学知识，提高任务执行的效率和成功率。

4. 开源特性

HumanPlus的开源特性使得研究人员和开发者能够快速上手并进行定制化开发。开源社区的协作和贡献进一步推动了HumanPlus的发展和改进。

五、应用场景

1. 服务机器人

HumanPlus可以用于开发能够执行复杂任务的服务机器人，如清洁、搬运、照顾老人等。通过实时模仿人类动作，服务机器人能够更自然地与人类交互，提高服务质量和效率。

2. 工业自动化

在工业环境中，HumanPlus可以用于控制人形机器人完成复杂的装配和操作任务。人形机器人能够模仿人类工人的动作，进行精细的操作和复杂的任务执行，提高生产效率和质量。

3. 教育和研究

HumanPlus为教育和研究提供了强大的工具，帮助研究人员探索人形机器人的控制和学习算法。学生和研究人员可以通过HumanPlus平台进行实验和研究，推动人形机器人技术的发展。

4. 医疗康复

HumanPlus可以应用于医疗康复领域，辅助患者进行康复训练。人形机器人能够模仿治疗师的动作，为患者提供个性化的康复训练方案，提高康复效果和患者的生活质量。

5. 娱乐产业

在娱乐产业中，HumanPlus可以用于开发具有高度互动性的人形机器人角色。这些机器人能够模仿演员的动作和表情，为观众带来更加逼真和精彩的表演。

六、总结

HumanPlus通过实时影子系统和模仿学习算法，为人形机器人的控制和学习提供了新的思路和工具。其高效的学习能力、实时控制能力和跨任务泛化能力，使得人形机器人在多个领域展现出巨大的应用潜力。然而，HumanPlus也存在一些局限性，例如硬件平台的自由度有限、手部和交互区域的视野限制等。希望在未来的改进中，能够实现更具自主性和鲁棒性的人形机器人技能，以应用于各种现实世界的任务。

七、相关资源

项目主页：https://humanoid-ai.github.io

GitHub仓库：https://github.com/MarkFzp/humanplus

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