CompliantBot提出人形机器人全身柔顺学习框架

Haoyang Li等作者提出CompliantBot，一个面向人形机器人运动跟踪与速度指令行走两类任务接口的全身柔顺训练框架，保留原始任务输入，无需预构造柔顺数据或目标轨迹。方法用状态相关的交互力场把外力与机器人运动耦合，配合力幅奖励鼓励降低交互载荷，并在受力时下调任务奖励、释放后恢复；训练出的策略仅用任务输入和本体感知历史，不依赖显式外力测量。 作者称，在两类任务接口上，该方法在恒定拉力下顺应位移更远、弹簧交互载荷低于对照基线，撤力后能恢复任务跟踪，较强拉力下任务完成率最高，平均关节机械功率最低；实机演示展示了手臂运动、迈步与身体转向的柔顺响应。该工作为arXiv预印本，尚未见同行评议信息。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。