今天小编分享的科学经验：与人类贴身热舞！人形机器人进阶到街头耍宝，6华人组团出品，欢迎阅读。
注意看，小帅一个转身，卫衣帽子里面居然 空 无 一 头：
好啦，这不是惊悚恐怖片，而是来自 UCSD（加州大学圣地亚哥分校）全华人团队的最新研究成果。
他们提出一种特别的全身控制策略（ExBody），能对人形机器人进行全身控制。策略主要训练人形机器人上半身，下半身则专注于负责维持稳定。
这样训练出来的人形机器人，能实现稳健的运动和动态运动跟踪。
简而言之，会的活多，表现力还强。
比如和人类边贴贴边跳舞，增进增进人形机器人和人类之间的感情：
穿着荧光小马甲，就能立刻上岗街头指挥人车交通：
研究论文资料显示，这个研究团队共 6 人，其中过半是 UCSD 的在读博士生。
为什么要对人形机器人做这样的训练呢？论文共同一作 Xuxin Cheng 在推特上卖力宣传的同时，做出了解释。
机器人总是被要求化身各行各业的打工人！我们就想跟它一起探索另一条方向的路～
当人形机器人 " 富有表现力 "
团队的这项研究名为《Expressive Whole-Body Control for Humanoid Robots》，研究目标是让人形机器人在现实世界中产生丰富、多样和富有表现力的动作。
在经过团队的调教后，人形机器人能做出什么样的行为呢？
路遇朋友迎面击掌，这是不在话下的。
我都能腦补出它大声喊了一句 Hey Man ……
亲切一点，路遇兄弟，来个抱抱：
有点搞笑的事，不管是击掌还是拥抱，机器人下半身跺脚的行为并不会停止，只是会稍微放缓。
眼尖的朋友们可能已经发现了，上面的击掌实验在不同环境、不同地面进行。
团队也明确表示，通过新研究训练出来的人形机器人，可以在各种不同的地形地面上健步如飞。
除了上文展示过的草地和石板路，沙滩对它来说同样是小菜一碟：
平整的办公室地面也可以轻松应对：
团队给出的更多展示中，还表现了更多遇到外界阻力时行动自如的 demo。
狠狠拽它：
拿大球砸它：
还知道抬手示意，" 喂，你可以帮我背上小书包了 "。
各种操作，看得大伙儿一愣一愣的。
纽约大学计算机科学助理教授发推特应援，称这么高水平控制力和表现力的研究成果，居然是一个 6 人组成的学术团队的产出，" 难以置信 "！
更多的网友则选择用 "Cool" 来形容这项工作：
" 无他，照着人类学 "
所以，究竟怎么才能让机器人像以上般 " 张牙舞爪 "、富有类人表现力？
设想的思路无他：照着人类学。
学习资料既包括各种人体动捕数据集，也包括生成模型、video2pose 模型给出的模拟数据。
通过在强化学习框架中进行全身控制的大规模训练，机器人就可以在现实世界中进行动作的泛化了。
然而，这样的 Sim2Real 思想实际还是遇到了问题。
作者介绍，典型数据集中的人体模型有 69 个自由度，但他们所用的机器人只有 19 个。
除此之外，理论和实际的扭矩限制也不相同。
这就很尴尬了，等于学会的知识实际根本不能拿来就用。
那怎么办？
那就做一个小小的改动：
只让上半身进行模仿，负责各种表现力，下半身则只负责在任意速度内把两条腿控制稳定就行。
作者姑且就管这个方法就叫做 " 表现型全身控制 "（Expressive Whole-Body Control ( Exbody ) ）。
由此，该机器人的整体框架就长这样：
首先，在拿到各种数据集后，系统会有一个运动重定向，用于获取一系列与符合机器人运动学结构的运动片段。
然后在从这些片段中提取表达目标和根运动目标，进行 "Exbody" 策略的强化学习训练，最终将指令部署到真实机器人身上。
其中，表达目标就是机器人上半身要完成的，根运动目标则归于下半身（当然，这部分也可以用遥控命令直接给出）。
△ 所用数据集
最终，和各种基线方法相比，该机器人取得了如下成绩：
有几项比较突出的指标，整体表现还不错。
（MELV：Mean Episode Linear Velocity Tracking Reward，线性速度跟踪奖励 MEK：Mean episode key body tracking reward，关键身体追踪奖励）
而从下图来看，Exbody 的策略也能让机器人在表现时（例如击掌）膝盖弯曲更多，抬脚时脚离地面更高。言外之意，动作更卖力更富有表现力一些～当然，也更稳。
全华人团队出品
本研究一共 6 位作者，全部为华人，全部来自加州大学圣地亚哥分校（UCSD）。
共同一作有两位：
Xuxin Cheng，UCSD 博一在读，硕士毕业于 CMU 机器人专业，本科则毕业于北理工自动化专业。
Yandong Ji，同 UCSD 博一在读，硕士毕业于 UC 伯克利机械工程，本科毕业于南开大学电子计算机工程专业。
通讯作者为他们的导师Xiaolong Wang，UCSD 电气工程系助理教授。
他博士毕业于 CMU，目前的研究方向集中于 CV 和机器人技术等等，谷歌学术显示论文引用次数 23000+。
哦对了最后，团队成员还包括本次研究所用的机器人：来自宇树科技的Unitree H1。
One More Thing
要说最近的机器人进展，还真不少。
先是 OpenAI 和微软押注的Figure刚刚宣布，新一轮融资筹集了约 6.75 亿美元，融资前估值约 20 亿美元。
紧接着发布了个视频，介绍了旗下人形机器人 Figure 01 的最新进展，称 " 一切都是自主的 "：
再有就是那个面部表情极其丰富，有时惊艳有时又惊悚的Ameca，最新宣布已具有视觉能力。
她能观察所处房间的整个情况，然后用各种各样的声音语气（包括但不限于马斯克、海绵宝宝）跟你绘声绘色地描述。
就怪有意思的 hhhhhh
参考链接：
[ 1 ] https://expressive-humanoid.github.io/resources/Expressive_Whole-Body_Control_for_Humanoid_Robots.pdf
[ 2 ] https://expressive-humanoid.github.io/
[ 3 ] https://twitter.com/xiaolonw/status/1762528106001379369
