上海交通大学发布HugWBC成果：实现人形机器人运动控制的重大突破

2025年2月，上海交通大学与上海人工智能实验室联合发布了一项名为HugWBC（Humanoid Unified Whole-Body Controller）的创新技术。该技术通过扩展指令空间、结合控制理论与强化学习，实现了对机器人步态、姿态、动作的细粒度控制，并支持实时外部介入操作。HugWBC不仅突破了传统机器人控制器的功能局限，还为未来人形机器人在工业、医疗、救援等复杂场景中的应用奠定了技术基础。

 

 

一、HugWBC的技术架构与核心创新  

1. 扩展指令空间：从单一指令到多维度控制

传统人形机器人控制器通常仅支持速度或关键点跟踪，而HugWBC提出了一个包含“任务指令”和“行为指令”的扩展指令空间：  

“任务指令”：以移动速度为核心，涵盖线速度、角速度等参数，支持机器人完成基础运动任务。  

“行为指令”：细分为姿态、脚步和步态三类，实现了对机器人运动的精细化调控：  

“姿态指令”：包括身体高度、前倾角、腰部转动角等，可调整机器人整体姿态以适应不同地形。  

“脚步指令”：通过步频、最大摆动高度等参数控制步幅与步态节奏。  

“步态指令”：基于相位变量、相位差和占空比（足部腾空时间占比），生成行走、奔跑、跳跃等多种步态。  

 

这种设计使机器人能够像人类一样灵活切换步态，例如从单脚跳跃到跑步的丝滑过渡，甚至在高动态运动中保持平衡。

 

2. 对称性与自然运动奖励机制

人形机器人的对称结构是高效运动的基础，但传统方法难以自动探索对称性优势。HugWBC引入了“对称奖励函数”，通过镜像函数和损失函数，强制策略生成对称且自然的运动轨迹。例如，机器人在行走时左右腿的动作会被自动对齐，减少能量消耗并避免不协调的“跛行”现象。

 

3. 鲁棒性训练与上肢介入支持

为了应对复杂环境中的扰动，HugWBC设计了“噪声课程训练”：在模拟环境中对机器人上肢施加随机干扰（如外力推拉或遥操信号），使其学会在动态干扰下保持稳定性。实验表明，经过训练的控制器在干扰测试中的跟踪误差比基线方法低30%以上。  

 

此外，HugWBC允许外部控制器实时介入上肢动作，例如在搬运物体时，用户可通过遥操调整手臂姿态，而机器人下半身仍能自主维持平衡，为“移动操作任务”提供了可能。

 

4. 混合控制与强化学习框架

HugWBC采用“非对称强化学习算法”，在仿真环境中训练策略后直接部署到实体机器人。其训练框架结合了两种关键奖励机制：  

“接触-摆动奖励”：引导足部在触地阶段保持稳定，腾空阶段快速摆动。  

“足端轨迹奖励”：优化足部运动轨迹，减少与地面的摩擦和碰撞。  

这种混合方法显著提高了策略的泛化能力，使机器人能在不同地形和速度下保持高精度控制。

 

二、实验验证与性能优势  

1. 指令跟踪精度分析

研究团队对比了四种步态（行走、站立、双脚跳、单脚跳）的跟踪误差：  

行走与站立：误差最低（平均位移误差<0.1米），适合精细操作任务。  

跳跃类步态：误差较高（约0.3米），但通过延长训练时间可逐步优化。  

在高速运动（>1.5 m/s）时，控制器会优先保障动态平衡，适度牺牲部分跟踪精度。

 

2. 鲁棒性测试

上肢扰动测试：HugWBC在手臂随机摆动时仍能保持下半身稳定，足端移动距离较基线减少50%。  

外部冲击测试：模拟机器人被外力撞击后，其恢复平衡的速度比未训练策略快2倍。

 

3. 指令组合的交互影响

通过热力图分析，研究团队揭示了指令间的耦合关系：  

抬脚高度与步频：需在特定区间组合才能实现最优表现。  

身体俯仰角与高度：调整俯仰角时需同步修改身体高度以维持重心稳定。  

这些发现为未来多指令协同优化提供了理论依据。

 

三、应用场景与未来展望  

1. 工业与物流领域

HugWBC的精细化控制能力使其适用于工厂环境中的货物搬运、设备检修等任务。例如，机器人可一边行走一边调整手臂姿态，精准抓取传送带上的零件。

 

2. 救援与危险环境作业

在火灾或核污染场景中，HugWBC的鲁棒性允许机器人在崎岖地形中快速移动，并通过遥操完成阀门开关、障碍清除等操作。

 

3. 人机协作与家庭服务

结合数字孪生技术（如实时映射与仿真推演），HugWBC可进一步扩展为家庭助手机器人，协助老人起居或完成清洁任务。

 

4. 学术研究的推动

HugWBC的开源框架（项目主页已公开）为机器人学社区提供了新工具，可能催生更多关于步态生成、全身控制的研究。

 

四、挑战与改进方向  

尽管HugWBC展现了卓越性能，仍需解决以下问题：  

1. 能耗优化：高动态运动对电池续航提出挑战，需结合轻量化设计与能量回收机制。  

2. 复杂地形适应：当前实验主要针对平坦地面，未来需扩展至斜坡、楼梯等场景。  

3. 多机器人协同：如何将单机控制扩展至群体协作，仍需探索通信与任务分配算法。

 

上海交通大学HugWBC的推出，标志着人形机器人运动控制从“单一功能”迈向“通用智能”的关键一步。其技术框架不仅填补了细粒度控制与实时介入的空白，更为人工智能与实体世界的深度融合提供了范例。随着后续研究的推进，HugWBC有望成为人形机器人领域的“操作系统级”平台，赋能千行百业的智能化转型。