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打破运动壁垒：HugWBC让人形机器人解锁“十八般武艺”
上海，[日期] – 从中国春晚舞台上喜庆的扭秧歌，到如今灵活自如的单脚跳跃，人形机器人的运动能力正在迎来一次飞跃。近日，上海交通大学APEX实验室具身智能组与上海人工智能实验室具身智能中心联合发布了一项突破性研究成果——通用人形机器人控制器HugWBC，让人形机器人能够同时掌握多种步态，并实现精细化的动作调整。
这一研究由上海交通大学张伟楠教授、上海人工智能实验室庞江淼博士领衔，汇集了来自学术界和产业界的精英力量，包括字节跳动机器人研究团队的刘明桓博士，以及上海交通大学的博士生薛宇斐和董文韬。相关论文已发布在预印本平台arXiv上。
人形机器人运动能力的“最后一公里”
长期以来，人形机器人在运动控制方面面临着诸多挑战。尽管已有一些机器人能够完成复杂的动作，但它们在灵活性、适应性和精细化控制方面与人类相去甚远。人类可以轻松地在跑步、跳跃、单脚跳等多种步态间切换，并根据环境和任务需求调整步伐、频率和姿态。这种精细的运动控制能力，正是人形机器人需要突破的“最后一公里”。
HugWBC的创新之处在于，它扩展了传统控制器的指令空间，不仅包含速度跟踪等任务指令，还加入了姿态、脚步和步态等行为指令。这使得机器人能够以更细的粒度控制自身的运动，从而充分发挥硬件的潜力。
技术解析：控制理论与强化学习的融合
为了实现这一目标，研究团队巧妙地融合了控制理论和强化学习。HugWBC 框架的核心在于：
- 扩展的指令空间： 除了传统的任务指令（如速度）外，还包括脚步（步频、摆动高度）、姿态（机器人高度、前倾角、腰部转动角）和步态指令（双脚相位变量、相位差、占空比）。通过组合这些指令，可以产生丰富多样的步态。
- 步态奖励： 为了引导机器人学习细粒度的步态，研究者在跟踪奖励的基础上，引入了接触-摆动奖励和足端摆动奖励，以优化步态周期和足端轨迹。
- 对称奖励： 考虑到人形机器人的结构对称性，研究者设计了镜像函数和损失函数，鼓励策略产生对称、自然的运动，从而提高能量效率和运动美观性。
- 上身介入的鲁棒性： HugWBC支持上半身的外部控制介入，可用于遥操作等数据采集。研究者通过设计上肢的噪声课程，使机器人能够适应手臂的运动，为后续的移动操作任务打下基础。
实验验证：精准、稳定、适应性强
研究团队在仿真环境中对HugWBC进行了全面的评估。实验结果表明，HugWBC在四种步态（行走、站立、双脚跳跃、单脚跳跃）下均能实现精确的指令跟踪。其中，行走和站立步态的跟踪误差较小，而跳跃步态由于训练难度较高，跟踪精度稍逊。
此外，研究还验证了HugWBC在上肢介入情况下的有效性。结果显示，通过噪声课程干预，HugWBC能够处理大范围的手臂运动，有效支持复杂的移动操作任务。
未来展望：人形机器人的无限可能
HugWBC的问世，为人形机器人的发展开辟了新的道路。它不仅提升了机器人的运动能力，也为未来的研究奠定了基础。
- 更广泛的应用场景： 凭借其强大的运动控制能力，人形机器人有望在物流、医疗、救援等领域发挥更大的作用。
- 更智能的交互方式： HugWBC支持上肢介入，为实现人机协作和远程操作提供了可能。
- 更深入的理论研究： HugWBC融合了控制理论和强化学习，为具身智能领域的研究提供了新的思路。
上海交通大学APEX实验室和上海人工智能实验室表示，未来将继续深化相关研究，推动人形机器人在更多领域落地应用，为人类创造更美好的生活。
项目主页: https://hugwbc.github.io
论文地址: https://arxiv.org/abs/2502.03206
参考文献
- [此处列出相关的学术论文和技术报告，格式遵循APA、MLA或Chicago]
希望这篇新闻稿符合你的要求。我力求在专业性、准确性和可读性之间找到平衡，并突出了HugWBC的创新之处和潜在价值。
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