项目背景与目标
当前，人形机器人研究正处于从被动控制向自主智能转型的关键阶段。传统的人形机器人控制研究主要集中于底层运动控制，包括预编程舞蹈动作、精确关节力矩控制以及遥操作系统等。这些方法虽然能够在特定场景下取得良好效果，但通常缺乏对复杂环境的自主感知、理解与任务执行能力（Brohan et al., 2023）。
近年来，大语言模型（Large Language Model，LLM）和视觉—语言模型（Vision-Language Model，VLM）的快速发展，为提升机器人智能水平带来了新的机遇。GPT系列、LLaMA等模型展现出较强的语言理解与推理能力，而CLIP、BLIP等多模态模型则实现了视觉信息与自然语言之间的有效对齐。这些技术突破为机器人通过自然语言指令和视觉感知理解并执行复杂任务提供了新的技术路径。
本项目旨在构建一个基于多模态生成模型的人形机器人自主动作生成与执行系统，实现从高层任务描述到底层动作控制的完整流程。具体目标包括：
- 基于预训练动作生成模型，实现从自然语言指令到人体动作序列的生成；
- 实现动作重定向算法，将人体动作转换为符合人形机器人运动学约束的动作序列；
- 通过模仿学习实现生成动作的控制与执行，并在仿真环境中验证系统的有效性。
核心任务设计
任务一：动作序列生成与文本对齐（40分）
基于HumanML3D数据集，完成文本描述与人体动作序列的筛选、整理和对齐。构建包含基础动作（如“抬手”“转身”“抓取”等）的动作词汇表，设计适合机器人执行的文本—动作配对数据集，数据集应包含至少500组样本。在此基础上，实现从自然语言描述到人体动作序列的生成模型。
任务二：动作重定向（30分）
实现人体动作到人形机器人动作的重定向算法，将人体动作序列转换为符合机器人关节限位、运动学结构和平衡约束的动作序列。
任务三：模仿学习与仿真验证（30分）
通过模仿学习将重定向后的动作序列转换为机器人控制指令，并在仿真环境中进行验证。在Isaac Lab或MuJoCo仿真环境中搭建人形机器人模型，基于已有数据集中的动作序列，采用行为克隆等方法训练控制策略，使机器人能够复现前述任务中生成并完成重定向的动作。
任务四：高级任务设计（可选加分项，20分）
在基础动作生成与执行系统的基础上，设计并实现物体操作、自主导航或人机交互等高级任务。
数据集与技术栈
本项目将使用HumanML3D数据集。该数据集包含14,616个动作序列和44,970条文本描述，可用于训练和评估文本驱动的人体动作生成模型。
开发环境采用Python 3.8+、PyTorch 1.12+和CUDA 11.0+，并使用GPU进行模型训练与推理加速。核心框架包括用于加载和微调预训练模型的Transformers，以及用于搭建机器人仿真与强化学习环境的Isaac Lab。其他工具包括用于数据处理的NumPy和Pandas、用于图像及视频处理的OpenCV，以及用于实验记录与管理的Weights & Biases。
预期成果
预期技术成果包括：
- 经过筛选和整理的文本—动作配对数据集；
- 训练完成的动作生成模型权重及推理代码；
- 人体动作到人形机器人动作的重定向算法；
- 基于模仿学习的机器人动作控制策略；
- 仿真环境中的动作执行演示视频。
预期学术成果包括一份详细描述系统设计、算法实现和实验结果的技术报告，代码，以及可能的会议论文投稿。
参考文献
Guo, C., et al. “Generating Diverse and Natural 3D Human Motions from Text.” Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2022.
Jiang, N., et al. “Scaling Up Dynamic Human-Scene Interaction Modeling.” Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2024.
Van den Oord, A., and Vinyals, O. “Neural Discrete Representation Learning.” Advances in Neural Information Processing Systems, 2017.