仿人双足机器人角色的设计与控制

腿式机器人在复杂且非结构化的地形中已展现出卓越的动态运动能力。然而，在娱乐应用中，这些机器人的设计与控制需应对额外挑战，以增强对人类观众的吸引力。本研究旨在融合富有表现力的艺术化动作与腿式机器人的稳健动态机动性。为此，我们设计了一款全新的双足机器人，其机械结构以角色驱动的设计理念为核心。我们提出了一种基于强化学习的控制架构，使机器人能够稳健地执行由指令信号触发的艺术化动作。在运行过程中，动画引擎生成指令信号，并能够组合与融合多种动画来源。此外，我们开发了一个直观的操作界面，使机器人能够进行实时现场表演。该完整系统成功塑造了一个富有可信度的机器人角色，并为娱乐机器人及其他人机互动场景提供了更广阔的发展前景。

腿式机器人平台的普及度不断提高，并被广泛视为能够在复杂且非结构化环境中自主导航的多功能移动系统。因此，大多数机器人在设计与控制上都以实用性和效率为核心目标。这一导向推动了动态腿式系统的显著进步，使其如今能够攀登高山，甚至顺利通过复杂的障碍赛道。

然而，机器人正逐步走出传统的隔离环境，被部署到更多需要直接与人类互动的场景。例如，协作机器人、陪伴机器人、艺术装置及娱乐领域[7]等，均展示了其广泛的应用潜力。这些场景对机器人的设计与控制提出了更高的要求，因为其成功不仅取决于功能性，还受到人类对其表现的主观感知影响。腿式机器人必须在执行这些富有表现力的动作的同时，确保自身运动的稳定性，并满足全身运动学和动态平衡的复杂需求。

长期以来，动画师已经掌握了赋予数字角色生命的艺术，而赋予机器人同等水平的表现力一直是人们追求的目标。基于学习的物理模拟角色控制方法，使得机器人能够通过动画或动作捕捉数据学习控制策略。然而，将此类技术从模拟环境迁移到现实世界仍面临诸多挑战。同时，其他研究也在探索如何通过面部表情、视觉信号或肢体语言来激发人类的情感共鸣，尽管大多数此类机器人在运动能力上仍受限。

GTC 大会上展示了一款全新的机器人角色，其机械结构以创意性和简洁性为核心，而非传统的功能导向。此外，他们设计了一整套基于强化学习的流程，使动画能够在物理系统上得到稳健执行。该流程使机器人能够模仿艺术化动作，并根据用户输入，在不同动画之间实现平滑过渡，同时保持对环境不确定性和外部干扰的鲁棒性。最后，我们开发了一种直观的操控界面，结合直接运动控制与表现力动画，使操作者能够实时塑造生动的交互体验。这一完整系统为娱乐机器人表演提供了高效的探索平台，同时也为构建更具表现力的自主机器人奠定了基础。