人形机器人跑动作业兼顾，稳如老狗的秘密

在人形机器人的进化史上，一个看似简单、却又极其艰难的终极挑战——“边移动，边做事”——正被来自佐治亚理工学院与清华大学的一个联合研究团队，以一种全新的、极具颠覆性的方式，悍然攻破。

近日，该团队，提出了一种名为SEEC（Stabilized End-Effector Control，稳定末端执行器控制）的全新控制框架。

其实验的结果，堪称惊艳。

搭载了该框架的Booster T1人形机器人，在动态行走的过程中：

• 既能，稳稳地，握住一条柔软的、极易晃动的链条。

• 又能，平稳地，端住一个装满了零食的、对水平度要求极高的餐盘。

• 甚至，还能，在持续踏步的同时，流畅地，完成对一块白板的、需要稳定接触力的擦拭操作。

这场革命的背后，所要解决的，是人形机器人领域，一个长期以来，被视为“根本性矛盾”的核心痛点：

动态的“移动”（Locomotion），与精准的“操作”（Manipulation），这两者之间，那种不可避免的、相互耦合的“干扰”。

当一个机器人，在行走时，其腿部与地面的每一次接触冲击、其身体重心的每一次周期性转移，都会产生持续的、剧烈的扰动。

而这些扰动，会沿着其坚硬的身体结构，被不可避免地，放大、并传递到其手臂的末端。

其结果是，哪怕，只是身体一次轻微的晃动，都可能会在其手部，产生出高达数倍于重力加速度的、剧烈的“震荡”。从而，导致其手中的物体，发生振荡、滑落，甚至是飞溅。

而SEEC框架的核心创新，正在于，它，为机器人的上肢，专门打造了一个，近乎于“独立”的、拥有“自我意识”的**“抗扰动专属控制器”**。

它，不再，去试图，通过一个统一的“中央大脑”，来同时地、僵硬地，协调腿部和手臂的运动。

恰恰相反，它，将“移动”与“操作”，进行了彻底地解耦。

• 下肢，只专注于一件事：稳定地行走。

• 而上肢，则专注于另一件事：主动地、实时地，去抵消和补偿，由下肢的移动，所传递上来的、所有的一切扰动。

这，就像是，为机器人，安装上了一套，类似于人类内耳前庭系统的、先进的“动态稳定”装置。

为了实现这种，上肢的“主动抗扰动”能力，SEEC框架，精妙地，融合了“基于模型的精准性”与“基于学习的适应性”。

1. “模型”，负责提供“基础的补偿”。

   • 通过对机器人肢体的质量、惯性、关节状态等物理参数，进行精准的动力学模型解析，系统，可以提前地，计算出，为了抵消某种特定的、已知的行走扰动，其手臂的每一个关节，所需要施加的、“反向”的补偿扭矩。

2. 而“学习”，则负责优化“残差的误差”。

   • 考虑到，在真实的物理世界中，还存在着大量的、像传感器噪声、电机延迟、关节摩擦等，无法被物理模型，所完全捕捉的“不确定性”因素。

   • SEEC，通过强化学习（RL），额外地，训练了一个“残差策略”。它，会对模型所计算出的那个“理论上”完美的补偿扭矩，进行实时的、精细的微调，以适应真实世界中，那些不可预测的“意外”。

在IsaacLab仿真环境和Booster T1真实硬件上的、双重的实验验证，无可辩驳地，证明了SEEC框架的卓越性能。

在踏步、前进、侧向行走、旋转这四种典型的移动场景中，SEEC，均展现出了碾压式的优势：

• 稳定性：加速度，被大幅地，降低。

  • 其末端执行器的平均线性加速度，相比于传统的、基于逆运动学（IK）的方法，降低了超过50%。其加速度的曲线，也更为平滑，没有任何剧烈的、灾难性的波动。

    

• 鲁棒性：能够，零样本地，适配“未曾见过”的行走模式。

  • 当研究人员，为机器人，更换上一个，在训练阶段，从未接触过的、全新的行走控制器时，传统的、将移动与操作，进行“联合训练”的方法，其性能，会立刻，出现“断崖式”的下跌，几乎无法完成任务。

  • 而SEEC，得益于其“模块化解耦”的设计，则依然能够，保持稳定的末端控制，并成功地，完成任务。

    

爱力方的分析认为，SEEC框架的这次突破，其意义，已远超一次单纯的技术进步。

它，更深刻地，为解决人形机器人“移动-操作耦合”这个核心的、根本性的难题，提供了一种，极具启发性的、通用的“方法论范式”。

它，通过将“模型”与“学习”的混合架构、“移动”与“操作”的模块化解耦，以及“仿真训练、硬件零样本迁移”的高效部署流程，进行系统性的、深度的整合，极大地，降低了人形机器人，在真实世界中，进行实用化部署的门槛。

当机器人，真的，能够像一个熟练的服务员一样，在拥挤的人群中，穿梭、行走，而其手中的那杯香槟，却能，始终，保持纹丝不动时：

一个，属于通用人形机器人的、真正能够，融入我们日常生活和工作的全新时代，才算真正地，拉开了序幕。