Any2Track是由清华大学、北京大学、上海期智研究院与银河通用机器人公司（Galbot）联合提出的通用动作追踪框架，旨在使机器人能够在复杂环境中稳定地追踪多样化、高动态且包含丰富接触的运动。该框架通过创新的两阶段强化学习架构，实现了从仿真到现实的零样本迁移，为具身智能的实际应用提供了强有力的技术支持。
机器人运动追踪是具身智能领域的核心问题之一，面临以下主要挑战：
- 运动多样性：需要追踪各种不同类型的运动，如舞蹈、跑步、跳跃等
- 高动态性：运动速度快，变化剧烈，需要快速响应
- 接触复杂性：包含丰富的接触交互，如脚与地面的接触、手与物体的接触
- 环境干扰：面对地形变化、外力作用等干扰时仍能保持稳定
- Sim2Real差距：仿真环境与真实环境存在动力学差异
传统的机器人运动追踪方法存在以下局限：
- 专用性：每个方法只能追踪特定类型的运动，缺乏通用性
- 脆弱性：对环境变化和干扰敏感，鲁棒性不足
- Sim2Real困难：需要大量真实世界数据微调，迁移成本高
- 在线适应能力弱：无法实时适应动力学变化
Any2Track通过以下创新解决了上述挑战：
- 通用性：单一策略内实现对多种运动的追踪
- 鲁棒性：在线适应动力学变化，应对各种干扰
- 零样本迁移：实现从仿真到现实的无缝迁移
- 实时性：在线自适应，无需重新训练
Any2Track采用两阶段强化学习框架，包含两个核心组件：
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Any2Track 框架架构 │
├─────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ AnyTracker │───▶│ AnyAdapter │ │
│ │ (通用追踪器) │ │ (自适应模块) │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ │
│ │ │ │
│ └────────┬───────────┘ │
│ ▼ │
│ 机器人动作输出 │
└─────────────────────────────────────────┘
AnyTracker是Any2Track的第一个核心组件，负责在单一策略内实现对多种运动的追踪。
AnyTracker的设计目标是构建一个通用的运动追踪策略，能够：
- 多运动支持：在单一策略内支持多种不同类型的运动
- 高质量追踪：准确追踪参考运动的姿态和速度
- 稳定执行：在仿真和真实环境中都能稳定执行
AnyTracker使用强化学习训练一个策略网络πtracker：
πtracker(at∣st,aref,t)=PolicyNetwork(st,aref,t)其中：
- st：当前机器人状态（关节角度、速度、基座位置等）
- aref,t：参考动作（来自运动捕捉数据或动画）
- at：输出的动作（关节力矩或目标位置）
AnyTracker的观察空间包括：
机器人状态：
参考动作：
历史信息（可选）：
动作空间可以是：
- 关节力矩：直接输出关节力矩控制
- 目标位置：输出目标关节位置，由底层控制器执行
- 混合方式：不同关节使用不同的控制方式
AnyTracker的奖励函数设计是关键，需要平衡多个目标：
Rtracker=wposeRpose+wvelRvel+wcontactRcontact+wsmoothRsmooth+wbalanceRbalance其中：
姿态奖励 Rpose：
Rpose=−i∑wi∣∣qi−qref,i∣∣2鼓励机器人关节角度接近参考动作
速度奖励 Rvel：
Rvel=−i∑wi∣∣q˙i−q˙ref,i∣∣2鼓励机器人关节速度接近参考动作
接触奖励 Rcontact：
Rcontact=foot∑1contact⋅∣∣pfoot−pref,foot∣∣2鼓励接触的脚部位置接近参考位置
平滑奖励 Rsmooth：
Rsmooth=−∣∣at−at−1∣∣2鼓励动作平滑，避免突然变化
平衡奖励 Rbalance：
Rbalance=−distance(CoM,support polygon)鼓励重心在支撑多边形内，保持平衡
AnyTracker使用强化学习算法训练，常用的算法包括：
- PPO (Proximal Policy Optimization)：稳定可靠，适合连续控制
- SAC (Soft Actor-Critic)：样本效率高，适合复杂任务
- TD3 (Twin Delayed DDPG)：适合高维动作空间
训练过程：
- 数据准备：收集或生成多样化的参考动作数据
- 环境设置：在MuJoCo等物理仿真器中设置训练环境
- 策略训练：使用强化学习算法训练策略网络
- 评估验证：在测试动作上评估追踪性能
为了在单一策略内支持多种运动，AnyTracker采用以下策略：
- 多样化数据：使用包含多种运动类型的训练数据
- 课程学习：从简单运动开始，逐步增加难度
- 重要性采样：对困难运动增加采样权重
- 正则化：防止策略过度拟合特定运动
AnyAdapter是Any2Track的第二个核心组件，负责在线适应动力学变化，克服Sim2Real差距和真实世界干扰。
AnyAdapter的设计目标是：
- 在线适应：在运行过程中实时适应动力学变化
- 历史信息利用：基于历史状态和动作信息进行适应
- 快速响应：快速适应环境变化和干扰
AnyAdapter通过分析历史信息来估计当前环境的动力学参数，然后调整策略或动作。
动力学参数估计：
AnyAdapter估计以下动力学参数：
质量参数：
摩擦参数：
动力学参数：
干扰参数：
适应策略：
AnyAdapter可以采用以下适应策略：
- 参数调整：直接调整策略网络的参数
- 动作修正：在动作输出上添加修正项
- 奖励调整：调整奖励函数以适应新环境
- 混合方式：结合多种适应方法
AnyAdapter的实现可以采用以下方式：
方式一：基于历史信息的参数估计
θenv=fadapter(st−H:t,at−H:t−1)其中：
- θenv：估计的环境动力学参数
- st−H:t：最近H帧的状态历史
- at−H:t−1：最近H帧的动作历史
- fadapter：参数估计网络（可以是神经网络或优化算法）
方式二：基于残差的适应
通过比较预测状态和实际状态来估计动力学差异：
Δθ=gadapter(spred−sactual)其中：
- spred：基于当前动力学模型预测的状态
- sactual：实际观测到的状态
- Δθ：需要调整的参数
方式三：元学习适应
使用元学习框架快速适应新环境：
θadapted=θbase+α∇θLadapt(θbase,Dhistory)其中：
- θbase：基础策略参数
- Dhistory：历史数据
- α：适应学习率
AnyAdapter可以使用以下网络架构：
- LSTM/GRU：处理时序历史信息
- Transformer：使用注意力机制捕捉长距离依赖
- MLP：简单的多层感知机处理当前和历史信息
AnyAdapter的训练可以采用：
- 端到端训练：与AnyTracker一起端到端训练
- 分离训练：先训练AnyTracker，再训练AnyAdapter
- 元学习训练：使用MAML等元学习算法训练快速适应能力
AnyTracker和AnyAdapter协同工作，实现通用且鲁棒的运动追踪：
工作流程：
- 初始化：AnyTracker加载预训练的策略
- 追踪：AnyTracker根据当前状态和参考动作生成动作
- 适应：AnyAdapter分析历史信息，估计环境参数
- 调整：AnyAdapter根据估计的参数调整动作或策略
- 执行：机器人执行调整后的动作
- 更新：更新历史信息，重复上述过程
协同机制：
- 分工明确：AnyTracker负责通用追踪，AnyAdapter负责环境适应
- 信息共享：AnyAdapter可以访问AnyTracker的内部状态
- 动态调整：根据环境变化动态调整两者的权重
Any2Track在单一策略内实现了对多种运动的追踪：
- 运动类型：舞蹈、跑步、跳跃、体操等
- 运动复杂度：从简单到复杂的各种运动
- 运动风格：不同风格和速度的运动
实现原理：
- 多样化训练数据：使用包含多种运动类型的训练数据
- 统一表示：使用统一的动作表示和奖励函数
- 泛化能力：通过大规模训练获得泛化能力
Any2Track在面对各种干扰时表现出卓越的鲁棒性：
干扰类型：
外力干扰：
- 推、拉、踢等外力作用
- AnyAdapter快速适应，恢复平衡
地形变化：
动力学变化：
鲁棒性机制：
- 在线适应：AnyAdapter实时适应环境变化
- 历史信息利用：基于历史信息估计环境参数
- 快速响应：快速调整策略应对干扰
Any2Track实现了从仿真到现实的零样本迁移：
Sim2Real挑战：
- 动力学差异：仿真和真实的动力学模型不同
- 传感器噪声：真实传感器存在噪声
- 执行器延迟：真实执行器存在延迟
- 环境不确定性：真实环境更加复杂和不确定
迁移机制：
- 域随机化：在仿真中使用域随机化增加多样性
- 鲁棒训练：训练对参数变化鲁棒的策略
- 在线适应：AnyAdapter在真实环境中快速适应
- 渐进部署：从简单环境逐步到复杂环境
Any2Track实现了实时在线适应：
- 低延迟：适应过程延迟低，不影响实时控制
- 高效计算：AnyAdapter计算效率高
- 在线更新：无需停止系统即可更新参数
硬件平台：
- 宇树G1机器人：29自由度人形机器人
- 传感器：IMU、关节编码器、力/力矩传感器
- 计算平台：嵌入式计算机或外部计算机
软件环境：
- 仿真：MuJoCo物理仿真器
- 训练框架：PyTorch + 强化学习库（如Stable-Baselines3）
- 控制框架：ROS/ROS2
评估指标：
姿态误差：
Epose=T1t=1∑Ti∑wi∣∣qi(t)−qref,i(t)∣∣2速度误差：
Evel=T1t=1∑Ti∑wi∣∣q˙i(t)−q˙ref,i(t)∣∣2成功率：完整执行动作序列的成功率
实验结果：
- Any2Track在多种运动类型上都达到了高追踪精度
- 姿态误差和速度误差都显著低于基线方法
- 成功率接近100%
测试场景：
外力干扰测试：
- 连续承受多次外力冲击（如飞踢）
- 机器人能够快速恢复平衡
- 继续执行追踪任务
地形变化测试：
- 不同材质的地面（木地板、地毯、瓷砖等）
- 不平整的地面
- 斜坡和台阶
动力学变化测试：
实验结果：
- Any2Track在所有测试场景中都表现出卓越的鲁棒性
- 超越了所有基线方法
- 在线适应能力显著
迁移过程：
- 仿真训练：在MuJoCo中训练AnyTracker
- 零样本部署：直接部署到真实机器人，无需微调
- 在线适应：AnyAdapter在真实环境中在线适应
评估结果：
- 成功实现零样本Sim2Real迁移
- 在真实环境中保持高追踪性能
- 在线适应快速有效
Any2Track已应用于全国多个城市的银河太空舱服务终端：
- 应用场景：咖啡零售、文旅互动等
- 功能：机器人执行各种展示动作和互动动作
- 效果：稳定可靠，用户体验良好
- 舞蹈表演：机器人执行各种舞蹈动作
- 运动展示：展示跑步、跳跃等运动能力
- 互动表演：与观众互动，执行各种动作
| 特性 | 传统方法 | Any2Track |
|---|
| 通用性 | 专用，每个方法只能追踪特定运动 | 通用，单一策略支持多种运动 |
| 鲁棒性 | 对环境变化敏感 | 在线适应，鲁棒性强 |
| Sim2Real | 需要大量真实数据微调 | 零样本迁移 |
| 在线适应 | 无或弱 | 强，实时适应 |
| 训练数据 | 需要大量特定运动数据 | 多样化数据，但可复用 |
- 通用性：单一策略支持多种运动，降低开发和部署成本
- 鲁棒性：在线适应机制使系统对各种干扰鲁棒
- 迁移性：零样本Sim2Real迁移，降低部署成本
- 实时性：在线适应不影响实时控制性能
Any2Track基于强化学习理论，将运动追踪问题建模为：
- 状态空间：机器人状态 + 参考动作
- 动作空间：关节控制指令
- 奖励函数：追踪精度 + 稳定性 + 平滑性
- 策略网络：从状态到动作的映射
AnyAdapter基于域适应理论，实现从仿真域到真实域的适应：
- 域差异：仿真和真实的动力学差异
- 适应方法：基于历史信息的参数估计
- 快速适应：元学习或在线学习
- 两阶段架构：分离通用追踪和环境适应，提高效率和鲁棒性
- 历史信息利用：基于历史信息进行在线适应，无需额外传感器
- 零样本迁移：通过域随机化和在线适应实现零样本Sim2Real迁移
- 通用策略：单一策略支持多种运动，提高通用性
更高效的适应机制：
更广泛的运动支持：
- 支持更多类型的运动
- 支持更复杂的运动
- 支持多机器人协作运动
更强的鲁棒性：
更好的Sim2Real性能：
更多应用场景：
更多机器人平台：
更多功能：
Any2Track通过创新的两阶段强化学习架构，实现了机器人在复杂环境中对多样化运动的稳定追踪。其核心创新包括：
- AnyTracker：通用运动追踪器，在单一策略内支持多种运动
- AnyAdapter：自适应模块，在线适应动力学变化和干扰
- 零样本Sim2Real迁移：实现从仿真到现实的无缝迁移
- 卓越的鲁棒性：面对各种干扰仍能保持稳定
Any2Track的成功应用证明了其在机器人运动追踪领域的先进性和实用性，为具身智能的实际应用提供了强有力的技术支持。未来的研究将继续专注于提高系统的性能、鲁棒性和通用性，推动机器人技术走向更广阔的应用前景。
- 强化学习：PPO, SAC, TD3等算法
- 域适应：Sim2Real迁移技术
- 机器人控制：人形机器人控制方法
- 物理仿真：MuJoCo等仿真器
- OpenTrack：银河通用开源的通用动作跟踪框架
- MuJoCo：物理仿真器
- 强化学习库：Stable-Baselines3, RLlib等
本文基于Any2Track的最新研究成果编写，具体技术细节请参考相关论文和项目网站。最后更新：2024-12-21
发表评论
请登录后发表评论
评论 (0)