論文の概要: SkillBlender: Towards Versatile Humanoid Whole-Body Loco-Manipulation via Skill Blending

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.09366v1
• Date: Wed, 11 Jun 2025 03:24:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 06:35:02.298178
• Title: SkillBlender: Towards Versatile Humanoid Whole-Body Loco-Manipulation via Skill Blending
• Title（参考訳）: SkillBlender: スキルブレンディングによるVersatile Humanoid全体ロコ操作に向けて
• Authors: Yuxuan Kuang, Haoran Geng, Amine Elhafsi, Tan-Dzung Do, Pieter Abbeel, Jitendra Malik, Marco Pavone, Yue Wang,
• Abstract要約: SkillBlenderは、多目的なヒューマノイドロコ操作のための新しい階層的強化学習フレームワークである。 SkillBlenderは、まずゴール条件付きタスク非依存のプリミティブスキルを事前訓練し、その後、これらのスキルを動的にブレンドして複雑なロコ操作タスクを達成する。 また,3つのエボディメント,4つのプリミティブスキル,8つの難解なロコ操作タスクを含む並列的,クロスエボディメント,多種多様なシミュレーションベンチマークであるSkillBenchを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.83865372778273
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Humanoid robots hold significant potential in accomplishing daily tasks across diverse environments thanks to their flexibility and human-like morphology. Recent works have made significant progress in humanoid whole-body control and loco-manipulation leveraging optimal control or reinforcement learning. However, these methods require tedious task-specific tuning for each task to achieve satisfactory behaviors, limiting their versatility and scalability to diverse tasks in daily scenarios. To that end, we introduce SkillBlender, a novel hierarchical reinforcement learning framework for versatile humanoid loco-manipulation. SkillBlender first pretrains goal-conditioned task-agnostic primitive skills, and then dynamically blends these skills to accomplish complex loco-manipulation tasks with minimal task-specific reward engineering. We also introduce SkillBench, a parallel, cross-embodiment, and diverse simulated benchmark containing three embodiments, four primitive skills, and eight challenging loco-manipulation tasks, accompanied by a set of scientific evaluation metrics balancing accuracy and feasibility. Extensive simulated experiments show that our method significantly outperforms all baselines, while naturally regularizing behaviors to avoid reward hacking, resulting in more accurate and feasible movements for diverse loco-manipulation tasks in our daily scenarios. Our code and benchmark will be open-sourced to the community to facilitate future research. Project page: https://usc-gvl.github.io/SkillBlender-web/.
• Abstract（参考訳）: ヒューマノイドロボットは、柔軟性と人間のような形態のおかげで、様々な環境にまたがって日々の仕事を成し遂げる大きな可能性を秘めている。 最近の研究は、最適な制御や強化学習を活用したヒューマノイド全体の制御とロコ操作に大きな進歩をもたらした。 しかし、これらの手法は、各タスクが満足な振る舞いを達成するために面倒なタスク固有のチューニングを必要とし、その汎用性とスケーラビリティを日々のシナリオで多様なタスクに制限します。 そこで我々は,多目的なヒューマノイドロコ操作のための新しい階層型強化学習フレームワークであるSkillBlenderを紹介した。 SkillBlenderは、まずゴール条件付きタスク非依存のプリミティブスキルを事前訓練し、その後、これらのスキルを動的にブレンドして、タスク固有の最小の報酬工学で複雑なロコ操作タスクを達成する。 また,3つのエボディメント,4つのプリミティブスキル,8つの難解なロコ操作タスクを含む,並列的,クロスエボディメント,多種多様なシミュレーションベンチマークであるSkillBenchを紹介した。 大規模なシミュレーション実験により,本手法は全ベースラインを著しく上回りながら,報酬のハッキングを避けるために行動の調整を自然に行なっており,これにより,日々のシナリオにおいて,多様なロコ操作タスクに対してより正確かつ実現可能な動きが得られることが示された。 私たちのコードとベンチマークは、今後の研究を促進するために、コミュニティにオープンソース化されます。 プロジェクトページ: https://usc-gvl.github.io/SkillBlender-web/

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