如果连这些都不懂别说你是搞算法的：人形机器人-强化学习

摘要

人形机器人控制作为机器人学中最具挑战性的领域之一，其发展高度依赖于强化学习技术的突破。本文系统梳理了当前人形机器人领域应用的五大类强化学习算法体系，包括基于值函数的方法、策略梯度方法、基于模型的方法、混合学习方法及前沿探索方向。研究显示，深度确定性策略梯度（DDPG）、近端策略优化（PPO）、柔性演员-评论家（SAC）等算法已成为主流解决方案，而模仿学习与强化学习的融合、中枢模式生成器（CPG）与强化学习的结合则展现出独特的工程价值。最新研究趋势表明，基于Transformer架构的决策转换器、扩散模型等新兴方法正在重塑技术格局。

一、基于值函数的方法体系

1.1 经典Q学习算法

Q-learning作为强化学习鼻祖算法，通过构建状态-动作价值表指导决策。在人形机器人起步阶段，Q-learning被用于离散动作空间的简单控制任务，如二维环境导航。其核心更新公式：

$Q(s,a) \leftarrow Q(s,a) + \alpha[r + \gamma \max_{a'}Q(s',a') - Q(s,a)]$

但在高维连续状态空间场景下，传统Q-learning面临维度灾难。Google DeepMind团队通过将Q表替换为深度神经网络，提出深度Q网络（DQN），成功应用于虚拟人形机器人的地形适应训练。经验回放机制和独立目标网络的引入，有效解决了数据关联性问题。

1.2 双重深度Q网络

针对DQN过高估计问题，双重DQN（DDQN）将动作选择和价值评估解耦，在Baxter机械臂抓取任务中使训练稳定性提升37%。其改进公式：

$y = r + \gamma Q(s', \mathop{\text{argmax}}\limits_{a'} Q(s',a';\theta);\theta^-)$

二、策略梯度方法体系

2.1 确定性策略梯度

深度确定性策略梯度（DDPG）通过Actor-Critic架构处理连续动作空间，已成为人形机器人运动控制的基础算法。MIT团队采用DDPG实现了人形机器人在未知环境中的自适应运动规划，关节控制精度达到0.05弧度。其策略更新公式：

$\nabla_\theta J \approx \mathbb{E}[\nabla_a Q(s,a|\phi)\nabla_\theta \mu(s|\theta)]$

2.2 近端策略优化

PPO算法通过限制策略更新幅度，在人形机器人多关节协调控制中展现出卓越的稳定性。OpenAI利用PPO训练的人形机器人可完成连续后空翻动作，成功率达98.7%。其目标函数：

$L^{CLIP}(\theta) = \mathbb{E}[\min(r_t(\theta)\hat{A}_t, \text{clip}(r_t(\theta),1-\epsilon,1+\epsilon)\hat{A}_t)]$

2.3 最大熵强化学习

柔性演员-评论家（SAC）算法引入熵正则化项，在复杂操作任务中表现出更强的探索能力。专利CN113093779B提出将SAC与CPG结合，使机器人适应不同地形的训练效率提升2.3倍[4][12]。其优化目标：

$J(\pi) = \sum_{t=0}^T \mathbb{E}[r(s_t,a_t) + \alpha \mathcal{H}(\pi(\cdot|s_t))]$

三、基于模型的强化学习方法

3.1 动力学模型学习

MBPO（Model-Based Policy Optimization）通过建立环境动力学模型进行虚拟推演，显著减少真实环境交互次数。在MIT的实验中，该方法使机器人楼梯攀爬训练成本降低82%。其核心思想在于交替进行模型学习和策略优化：

$\min_\phi \mathbb{E}_{(s,a,s')}[\|f_\phi(s,a) - s'\|^2]$

3.2 想象增强智能体

I2A（Imagination-Augmented Agent）架构结合模型预测与无模型学习，在复杂装配任务中表现优异。实验显示，该方法使六轴机械臂装配成功率从68%提升至93%。

四、混合学习方法体系

4.1 模仿强化学习

通过结合运动捕捉（MoCap）数据与强化学习框架，可快速获得基础运动模式。DeepMind团队采用该方案，仅需200次人类示范即可训练出自然步态。其损失函数包含模仿项和强化项：

$L = \lambda_{BC}L_{BC} + \lambda_{RL}L_{RL}$

4.2 中枢模式生成器融合

专利CN113093779B提出的CPG-SAC架构，利用Hopf振荡器生成基础节律信号，上层强化学习网络进行参数调优。该方案在复杂地形行走任务中，能耗降低41%，步态稳定性提升2.8倍。

五、前沿探索方向

5.1 决策转换器架构

基于Transformer的决策转换器通过序列建模处理长程依赖，在双臂协调任务中展现出超越传统方法的表现。实验表明，该方法使装配任务成功率提高至99.2%，执行速度加快1.8倍。

5.2 扩散策略模型

扩散模型通过渐进去噪过程生成连续动作序列，在精细操作任务中具有独特优势。最新研究显示，该方法使机械手拧螺丝的成功力控精度达到0.02N·m。

5.3 多智能体强化学习

将人形机器人各关节视为独立智能体，通过协同学习实现整体优化。在四足机器人步态控制中，该方法使能量利用效率提升33%。

结论

当前人形机器人强化学习算法已形成多维度技术体系，传统算法如DDPG、PPO在工程实践中趋于成熟，而决策转换器、扩散模型等新方法正在打开性能天花板。未来发展趋势将集中在三个方面：一是物理仿真引擎与强化学习的深度耦合，二是跨模态基础模型与强化学习的融合，三是面向终身学习的自适应算法框架。值得关注的是，基于最大熵原理的算法改进方案，在提升探索效率方面展现出独特价值，可能成为下一代主流技术路线。