Whole-body Humanoid Robot Locomotion with Human Reference

最近，由于强化学习（RL）的应用，人形机器人在执行具有挑战性的任务方面取得了重大进展，然而，人形机器人固有的复杂性，包括设计复杂的奖励函数和训练整个复杂系统的困难，仍然构成了一个显著的挑战。为了克服这些挑战，在多次迭代和深入调查后，我们精心开发了一个全尺寸的人形机器人“Adam”，其创新的结构设计极大地提高了模仿学习过程的效率和效果。此外，我们开发了一种基于对抗运动先验的新型模仿学习框架，该框架不仅适用于Adam，还适用于人形机器人。使用该框架，Adam可以在运动任务中展现前所未有的类人特征。我们的实验结果表明，所提出的框架使Adam能够在复杂的运动任务中实现与人类可比的性能，这是人类运动数据首次用于全尺寸人形机器人的模仿学习。

论文试图通过开发新的结构设计和基于对抗运动先验的模仿学习框架，在全尺寸人形机器人上实现人类般的运动表现。

论文的关键思路是基于对抗运动先验的模仿学习框架，通过利用人类运动数据，实现全尺寸人形机器人的人类般运动表现。

论文开发了一种全尺寸人形机器人Adam，其结构设计大大提高了模仿学习的效率和效果；提出了基于对抗运动先验的模仿学习框架，不仅适用于Adam，也适用于其他人形机器人；实验结果表明，该框架使Adam在复杂的运动任务中实现了与人类可比的表现。

最近的相关研究包括《DeepMimic：基于深度增强学习的3D人形运动模仿》、《基于深度增强学习的人形机器人步态优化》等。