内容来源:LangWBC官网LangWBC.github.io,论文arXiv:2504.21738v1

【论文解读】

一、人机交互中的挑战：人形机器人语音控制的困境

背景：

人形机器人因其拟人化设计，在医疗护理、家庭服务等领域具有广泛应用前景。然而，其成功部署和有效应用应当依赖于自然、直观的人机交互方式，自然语言是最直接的交互媒介。

当前背景下的核心挑战：

•动作生成：如何将语言指令转化为多样化且符合语义的全身动作（如“挥手”或“跑步”）。

•物理可行性：生成的动作必须满足动力学约束（如平衡、抗干扰），避免传统方法中常见的“脚部滑动”或“身体漂浮”等问题。

•实时性与泛化性：系统需适应未见过的语言指令，并支持动作间的平滑过渡（如从“行走”切换到“挥手”）。

现有方法的问题：

•分层方法问题：例如先生成运动轨迹，再用控制器跟踪的分层方法，存在动作不自然、过渡生硬的问题，且依赖额外的高层规划模块。

•端到端方法问题：例如直接学习语言到动作的映射的方法，仍处于探索阶段，尤其在高维动态控制（如人形机器人）中表现不佳。

二、LangWBC Method：双策略方法的协同配合

1）双策略方法框架：

2）教师策略（Teacher Policy）

目标：学习跟踪多样化的MoCap（动作捕捉）动作，为后续语言对齐提供高质量的物理可行动作。

步骤：

1.动作重定向（Motion Retargeting）：

基于Levenberg-Marquardt算法的逆向运动学，优化目标函数，使得人类MoCap（动作捕捉）数据适配机器人动力学（如关节限制），目标函数如下：

2.运动跟踪（Motion Tracking）：

运动跟踪是LangWBC框架中教师策略（Teacher Policy）训练的核心环节，旨在通过强化学习使机器人精准复现重定向后的MoCap（动作捕捉）数据，同时满足物理可行性要求。

3）学生策略（Student Policy）

目标：将教师策略的能力迁移到仅依赖语言指令和本体感知的部署策略。

步骤：

1.文本编码：

将自然语言指令转换为模型可处理的数值特征，为语言与动作的关联奠定基础。

2.CVAE（条件变分自编码器）模型：

编码器：输入语言指令（CLIP文本编码）和本体感知历史，输出潜在分布参数（均值
和方差
）。

采样：

解码器：从潜在空间采样生成动作。

通过条件变分自编码器将语言指令和历史观测映射到动作空间。

3.训练：

训练目标函数

目标函数第一项：行为克隆损失（模仿教师动作）。

目标函数第二项：KL散度，约束潜在空间接近标准高斯分布，提升泛化性

三、LangWBC Experiments：丰富实验下的实机迁移

研究团队使用Unitree G1完成了真机实验，结果令人欣喜。这里挑选几个有代表性的实验：

实验1:多样化动作与鲁棒性实验

真机可以完成多数基础动作，同时也可以根据指令完成复合动作（如行走后挥手）。机器人抗干扰能力较强，当机器人执行挥手动作时，即使受到影响机器人运动的外力（水平力），仍能通过调整姿态恢复平衡并继续完成指令。

实验2:敏捷动作间平滑过渡实验

在单一策略内实现平稳且连贯的过渡，而无需重置。例如从挥手→跑步→停止→挥手的完整过渡序列。

实验3：泛化实验

通过将当前观测值和经过CLIP编码的文本通过CVAE编码器编码为潜在编码，然后再经过CVAE潜在空间中对它们进行插值并解码以生成相应的动作来实现。例如生成了'斜向行走'等训练集中不存在的新动作。

实验4：LLM集成实验

LLM将抽象指令（如“前方有朋友”）分解为动作序列（“前进4秒→挥手5秒”）。

LangWBC依次执行各动作，实现复杂任务。

四、归纳总结：LangWBC的创新性与局限性

LangWBC的创新性：

1.控制方法的创新（端到端语言控制）：首次实现语言指令直接映射到人形机器人全身动作，避免分层方法的局限性。

2.结构化潜在空间的创新：CVAE联合建模语言与动作，支持：

￮语义泛化：适应未见过的语言指令。

￮动作插值：生成训练数据中未出现的新动作。

￮平滑过渡：自然切换不同动作（如行走→跑步）。

3.训练框架的创新（两阶段训练框架）：

￮教师策略确保动作物理可行性。

￮学生策略通过潜在空间实现语言理解。

LangWBC的局限性：

•动作库的局限性：当前支持约几十种动作，需更大规模训练数据来训练更多的动作。

•复杂操作的局限性：需要引入视觉模块结合场景感知实现更复杂的操作任务（如“拿起桌上的杯子”）。

•生成模型的局限性：需要改进生成模型，探索扩散模型（Diffusion）提升动作多样性。

五、未来展望

LangWBC 技术的突破性出现，正式标志着人形机器人控制领域迈入以 “语言” 为核心导向的全新阶段 —— 这不仅是控制方式的革新，更重新定义了人机交互的底层逻辑，让机器人从 “指令驱动” 向 “语义理解” 跨越。

依托其对自然语言的深度解析与任务转化能力，LangWBC 有望在多个核心场景实现落地应用，切实解决现实需求：

•家庭服务场景：无需预设固定指令，机器人可精准理解“清理餐桌并将餐具归位”“给客厅绿植浇半杯水” 等带有场景细节的自然语言需求，自主拆解任务步骤（如识别餐具类型、规划移动路径、控制机械臂力度），完成复杂且灵活的家务协作；

•医疗辅助场景：针对老年群体或行动不便者，机器人能通过语言交互降低使用门槛—— 不仅可响应 “扶我从沙发起身”“递来床头的降压药” 等直接需求，还能通过对话确认细节（如 “药片需要拿 3 片吗”），在辅助过程中兼顾安全性与人性化；

•教育娱乐场景：作为教学助手时，可根据“演示杠杆原理的实验步骤” 等语言指令，精准控制肢体动作完成教学演示；在娱乐场景中，能解读 “跳一段古典舞并配合手部动作”“扮演戏剧中的角色并说出台词” 等需求，实现多模态的互动体验。

更深层的价值在于，LangWBC 为 “人形机器人基础模型” 的构建提供了核心支柱。自然语言作为人类认知与沟通的通用接口，被 LangWBC 转化为机器人的 “任务协调中枢”—— 未来，基于这一框架，机器人可无缝整合视觉（识别环境物体）、触觉（感知物体硬度 / 温度）、力觉（控制抓取力度）等多模态信息，形成类似人类的 “感知 - 理解 - 行动” 闭环：就像人类通过语言梳理 “看到杯子→知道要倒水→用手控制力度拿起杯子” 的逻辑一样，机器人也能以自然语言为核心，将分散的感知数据转化为统一的任务目标，实现更通用、更灵活的智能响应。

当机器人不再需要依赖预设代码，而是能听懂“请帮我倒一杯 40℃的温水，放在书桌左侧” 这类带有具体条件的自然指令，并精准执行每一个细节时，真正意义上的 “人机协作” 才正式开启。而 LangWBC 所构建的端到端控制框架，正是打通 “语言理解” 与 “动作执行” 壁垒的关键一步，为未来人形机器人融入日常生活、工业生产等场景铺平了道路。

责编|松延动力