【WholeBodyVLA：面向全身移动操作的统一潜在视觉-语言-动作模型】(二) 第三章：实验验证与前沿拓展（应用层）
与GR00T N1.5相比，本方法在需要精细力控制的任务（装箱、装载）中表现更优，成功率分别高出12.4%和8.9%，但在纯语言指令跟随的泛化性上略逊一筹。将人形机器人数据与单臂操作数据混合训练单一LAM，在装箱任务中成功率下降至68.4%，且出现频繁的异常行为，如单臂操作数据导致的无效下肢动作。实验结果揭示了机器人学习中的数据缩放定律。首先，当前架构采用开环动作生成与闭环视觉反馈相结合的策略，但
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目录
3.1.2 基线对比：模块化设计、GR00T N1.5、OpenVLA-OFT
3.2.3 数据缩放定律：潜在预训练数据量与微调轨迹数的权衡
3.3.3 架构演进方向：显式记忆增强、主动感知策略、世界模型集成
3.3.4 具身智能（Embodied AGI）的全身控制范式展望
3.1 基准测试与消融实验
3.1.1 三大真实世界任务套件设计
为全面评估全身控制架构在复杂操作任务中的性能，本研究设计了三个具有代表性的真实世界任务套件。这些任务涵盖了从精细双臂协调到全身动态平衡，再到大负载推进的多样化挑战，旨在系统性地验证所提出方法在不同操作模态下的有效性。
装箱任务（Bag Packing） 要求机器人执行双臂协调的精细操作序列。任务流程包括：双臂同时抓取不同位置的物体，执行侧向平移以调整物体姿态，通过下蹲动作降低重心并调整工作空间，最后将物体精确放置于目标容器中。该任务的关键挑战在于双臂运动的无碰撞协调、下蹲过程中保持动态平衡，以及放置阶段的位置精度控制。任务成功与否取决于物体是否正确置入容器、操作过程中是否发生掉落，以及整体动作的流畅性。
箱子装载（Box Loading） 模拟仓储物流中的典型搬运场景。机器人需要执行下蹲抓取地面上的箱子，起身并转向目标推车，最后将箱子放置于推车指定区域。此任务的核心难点在于大质量物体（最大15kg）抓取时的质心补偿、转向过程中的单脚支撑稳定性，以及放置时的空间定位精度。特别地，推车作为移动平台增加了任务的不确定性，要求控制器具备适应轻微外部扰动的能力。
推车移动（Cart Pushing） 验证机器人在大负载条件下的持续推进能力。机器人需要以双臂推动装载50kg重物的推车，沿指定路径稳定前进。该任务对下肢力量分配、双臂推力协调，以及路径跟踪精度提出了极高要求。推车的惯性效应和地面摩擦变化构成了主要的外部扰动源，测试控制器在持续接触任务中的鲁棒性。
3.1.2 基线对比：模块化设计、GR00T N1.5、OpenVLA-OFT
为客观评估所提出架构的性能优势，实验选取了三类具有代表性的基线方法进行对比分析。第一类为传统模块化设计，采用分离的上肢操作控制器与下肢运动控制器，通过简单的状态机进行协调。第二类为当前最先进的开源视觉-语言-动作模型GR00T N1.5，该模型基于扩散Transformer架构，支持跨本体迁移。第三类为OpenVLA-OFT（OpenVLA with Optimal Fine-Tuning），代表基于开源VLA模型的最优微调方案。
模块化基线采用分层控制策略：上肢使用基于阻抗控制的笛卡尔轨迹跟踪器，下肢采用基于零力矩点（ZMP）的模型预测控制器。两者通过固定频率的状态同步进行协调，缺乏对任务上下文的动态适应能力。GR00T N1.5基线利用其预训练的视觉-语言理解能力，通过微调适配本研究的人形机器人本体。OpenVLA-OFT基线则在OpenVLA基础上，采用LoRA适配器进行高效参数微调，专注于优化动作输出头的性能。
对比实验在统一的真实世界环境中进行，每个任务执行50次独立试验。评估指标包括任务成功率、完成时间、轨迹平滑度，以及关键中间步骤的精度。结果表明，所提出的全身控制架构在三个任务中均显著优于模块化基线，成功率平均提升34.7%，完成时间缩短28.3%。与GR00T N1.5相比，本方法在需要精细力控制的任务（装箱、装载）中表现更优，成功率分别高出12.4%和8.9%，但在纯语言指令跟随的泛化性上略逊一筹。相较于OpenVLA-OFT，本方法展现了更好的数据效率，在仅使用25条示范轨迹的情况下即可达到相当的性能水平。
3.1.3 关键消融实验
为深入理解架构各组件的贡献，本研究设计了四组关键消融实验，系统性地验证核心设计决策的有效性。
移除LMO（Latent Motion Oracle） 实验将下肢控制从隐式潜在空间预测改为直接端到端关节角度回归。具体实现中，移除了用于下肢运动建模的扩散Transformer模块，改为直接从视觉-语言上下文预测25个下肢关节的目标位置。实验结果显示，在推车移动任务中，移除LMO导致成功率从87.3%骤降至43.1%，且机器人频繁出现步态不协调和平衡失控现象。这表明LMO在协调全身运动、保持动态稳定性方面具有不可替代的作用，直接回归方案难以捕捉下肢运动的高维动态约束。
替换为速度跟踪RL 实验将LMO替换为传统的基于强化学习的速度跟踪控制器。该基线采用PPO算法训练的低层策略，接收高层指令（线速度、角速度）并输出关节力矩。虽然该方案在LocoManipulation任务中表现尚可，但在需要精确位置控制的装箱任务中成功率仅为61.2%，远低于完整系统的89.5%。分析表明，速度跟踪接口引入了额外的抽象层级，导致上肢操作与下肢运动之间的时序协调误差累积，尤其在需要频繁启停的操作序列中表现不佳。
移除LAM（Latent Action Model） 实验直接从Prismatic-7B视觉-语言模型微调，跳过潜在动作空间的学习阶段。该方案将VLM输出直接映射到机器人动作空间，导致在50次试验中仅成功完成12次装箱任务。失败模式分析显示，缺乏LAM导致动作预测在时间上高度不一致，出现严重的抖动现象，且难以处理需要多步推理的长程任务。这验证了LAM在压缩动作空间、提供时间连贯性先验方面的关键价值。
单一共享LAM 实验验证跨本体数据混合训练时的模态冲突问题。将人形机器人数据与单臂操作数据混合训练单一LAM，在装箱任务中成功率下降至68.4%，且出现频繁的异常行为，如单臂操作数据导致的无效下肢动作。相比之下，采用本体感知路由的分离LAM架构成功避免了此类模态冲突，保持了89.5%的高成功率。该实验有力证明了针对特定本体结构学习专用潜在动作空间的必要性。
3.2 泛化能力与数据效率分析
3.2.1 起始位姿变化的鲁棒性测试
为评估控制器对初始条件变化的适应能力，实验系统性地改变了机器人在每个任务中的起始位姿。对于装箱任务，测试了躯干位置在±30cm范围内、朝向在±45度范围内的随机变化。对于箱子装载任务，考虑了机器人与目标箱子之间距离从0.8m到1.5m的变化。推车移动任务则测试了机器人相对于推车把手的横向偏移（±15cm）和角度偏差（±20度）。
实验结果表明，所提出的控制器对起始位姿变化表现出显著的鲁棒性。在装箱任务中，即使起始位姿存在较大偏差，控制器仍能通过调整初始步态和上肢伸展策略成功完成任务，成功率保持在82%以上。相比之下，模块化基线在起始位姿偏离训练分布时成功率急剧下降至35%以下。这种鲁棒性源于LAM学习到的目标无关的动作表示，使得控制器能够根据当前状态动态调整动作计划，而非简单复现训练轨迹。
3.2.2 物体、布局与外观变化的零样本泛化
零样本泛化能力测试评估控制器面对训练时未见过的物体、工作空间布局和视觉外观时的表现。实验中引入了形状、尺寸、纹理各异的替代物体，改变了背景光照条件和桌面布置，并测试了不同材质的推车表面。
结果显示，控制器展现出良好的零样本泛化能力。在新物体测试中，使用与训练集形状差异显著的替代物体，装箱任务成功率仍达到76.8%，表明视觉-语言预训练提供的语义理解有效支撑了物体泛化。布局变化测试中，即使目标容器位置发生显著偏移，控制器仍能通过视觉反馈调整轨迹，保持81.2%的成功率。外观变化测试（如光照条件改变、背景替换）对性能影响最小，成功率维持在85%以上，验证了视觉编码器对领域变化的鲁棒性。
3.2.3 数据缩放定律：潜在预训练数据量与微调轨迹数的权衡
本研究系统性地探索了数据量对模型性能的影响规律，特别关注潜在预训练阶段的数据规模与微调阶段示范轨迹数量之间的权衡关系。实验设计覆盖了预训练数据占比从0%到100%（以10%为间隔）以及微调轨迹数从25条到200条（以25为步长）的全参数网格。
实验结果揭示了机器人学习中的数据缩放定律。首先，潜在预训练数据量与下游任务性能呈现近似幂律关系：当预训练数据从0%增加到50%时，装箱任务成功率从42.3%迅速提升至78.6%；但超过60%后，性能增长趋于平缓，最终收敛于85%左右。这表明中等规模的多样化预训练数据即可捕捉大部分动作表示的共享结构，过度增加预训练数据带来的边际收益递减。
其次，微调轨迹数量与性能的关系呈现明显的阈值效应。在50%预训练数据基础上，当微调轨迹从25条增加到100条时，成功率从71.2%提升至86.3%；但超过100条后，继续增加数据仅带来微小改善（200条时88.1%）。这提示对于特定任务，约100条高质量示范轨迹足以实现接近最优的性能，过多的同分布数据可能导致过拟合。
综合权衡分析表明，最优数据配置为50%预训练数据配合100条微调轨迹，该配置在数据收集成本与最终性能之间取得了最佳平衡。这一发现对机器人学习系统的数据收集策略具有重要指导意义：应优先保证数据的多样性而非单纯追求数量，且在微调阶段应注重数据质量与分布覆盖。
3.2.4 人类视频预训练的价值
为验证人类视频数据在预训练阶段的价值，本研究设计了对比实验：方案A采用50%人类视频数据进行预训练加25条机器人轨迹微调，方案B不使用人类视频（0%）但使用200条机器人轨迹微调。两组方案的总数据收集时间相当（人类视频标注成本远低于机器人遥操作）。
实验结果令人瞩目：方案A在装箱任务中达到84.7%的成功率，显著高于方案B的79.3%。更重要的是，方案A在零样本泛化测试中表现尤为突出，对新物体的成功率比方案B高出15.6个百分点。这表明人类视频数据虽然存在 embodiment 差异，但其蕴含的丰富语义信息和动作多样性能够有效提升策略的泛化能力。通过LAM的适配，人类视频中学到的潜在动作表示可以成功迁移到机器人本体，实现数据效率的显著提升。
进一步分析显示，人类视频预训练的主要价值在于提供大规模、多样化的视觉-动作关联先验，而非精确的动作执行细节。在微调阶段，机器人轨迹数据则负责将这些先验适配到特定的本体动力学约束。这种"人类视频学语义，机器人数据学执行"的两阶段策略，为解决机器人数据稀缺问题提供了可行路径。
3.3 性能边界与未来方向
3.3.1 当前局限：长时程高精度序列的闭环精度衰减
尽管所提出的架构在多项任务中表现优异，但在长时程高精度操作序列中仍存在明显的性能衰减现象。具体表现为：在执行包含10个以上连续操作步骤的复杂任务时，第8步之后的步骤成功率显著下降，位置误差累积导致最终放置精度降低约40%。
深入分析表明，该问题主要源于两方面因素。首先，当前架构采用开环动作生成与闭环视觉反馈相结合的策略，但在长序列中，早期步骤的微小误差会通过动力学耦合传递并放大，而视觉反馈的频率（10Hz）不足以完全补偿这种漂移。其次，潜在动作空间虽然提供了时间连贯性，但在长程依赖建模上仍存在局限，难以有效维持对任务历史的全局一致表示。
针对该局限，潜在的改进方向包括引入显式的记忆机制以维护任务状态估计，提高视觉反馈频率并融合触觉感知，以及采用模型预测控制框架进行在线轨迹重规划。这些改进有望将长时程任务的成功率提升至可实用水平。
3.3.2 扩展性探索：任务空间的持续学习与增量适应
面向实际部署场景，机器人系统需要具备持续学习新任务而不遗忘已掌握技能的能力。本研究初步探索了任务空间的增量适应策略，实验设置要求机器人在保留装箱、装载、推车三项基础任务能力的同时，逐步学习新的操作技能（如抽屉开关、门把手操作）。
实验采用基于弹性权重巩固（EWC）的正则化方法，在微调新任务时约束对旧任务关键参数的修改。结果显示，经过5个新任务的增量学习后，旧任务平均性能保持率为78.3%，但存在明显的任务间干扰现象，特别是物理上相似的动作（如下蹲）在不同任务中的参数要求产生冲突。
更优的解决方案可能涉及模块化架构设计，即为每个任务学习独立的适配器模块，同时共享基础视觉-语言表示。初步实验表明，基于任务条件化路由的架构能够有效隔离任务间干扰，在相同条件下旧任务保持率提升至91.2%。这一方向与近年来兴起的 mixture-of-experts 架构相契合，值得深入研究。
3.3.3 架构演进方向：显式记忆增强、主动感知策略、世界模型集成
基于当前架构的局限性分析，未来研究可从三个维度进行架构演进。第一，引入显式记忆增强机制。当前Transformer的自注意力机制虽然隐式编码历史信息，但对于长程任务规划仍显不足。借鉴神经图灵机或记忆网络的思路，构建可读写的外部记忆模块，使系统能够显式维护任务目标、物体位置、执行计划等结构化信息，有望显著提升长时程任务的可靠性。
第二，发展主动感知策略。当前系统采用被动的固定频率感知模式，未能根据任务需求动态调整感知焦点。主动感知通过预测信息增益，控制相机视角、焦距或移动路径，以最少的感知资源获取最关键的环境信息。这在视野受限或计算资源受限的场景中尤为重要，能够显著提升系统的效率和鲁棒性。
第三，集成世界模型进行预测性规划。当前架构主要依赖反应式控制，缺乏对动作未来后果的深入推理能力。通过学习环境动力学模型，系统能够在想象中进行动作序列的推演与优化，实现真正的规划能力。世界模型的引入不仅能够提升动作质量，还能支持反事实推理和故障恢复，是迈向更高级自主性的关键一步。
3.3.4 具身智能（Embodied AGI）的全身控制范式展望
展望未来，人形机器人全身控制技术将朝着通用具身智能（Embodied AGI）的方向演进。这一演进不仅是算法层面的改进，更涉及范式层面的转变：从特定任务优化转向通用技能学习，从被动响应转向主动交互，从单一本体适应转向跨本体迁移。
在数据层面，未来的训练范式将充分利用互联网规模的多模态数据，结合物理仿真与现实世界交互，构建持续自我改进的数据飞轮。模型架构方面，基于世界模型的预测性控制、结合符号推理的神经-符号混合系统，以及支持终身学习的可塑网络结构，将成为研究热点。
评估体系也需要相应演进，从当前针对特定任务的成功率指标，发展到涵盖安全性、效率、可解释性、社会适应性等多维度的综合评估框架。最终目标是构建能够理解人类意图、适应复杂环境、安全可靠的通用具身智能体，真正实现机器人技术服务于人类社会的愿景。
实验框架代码实现
以下代码提供了完整的实验验证框架，涵盖任务环境构建、基线模型实现、消融实验配置以及评估指标计算。代码采用模块化设计，支持灵活的配置与扩展。
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
第三章实验验证完整框架
功能说明：
1. 实现三大真实世界任务（装箱、装载、推车）的仿真环境
2. 提供基线模型（模块化控制、GR00T N1.5、OpenVLA-OFT）的标准化接口
3. 支持消融实验配置（移除LMO、替换RL、移除LAM、共享LAM）
4. 实现数据缩放实验与评估指标计算
5. 包含零样本泛化测试与鲁棒性评估工具
使用方式：
1. 环境配置：pip install -r requirements.txt（需PyTorch, Transformers, Mujoco等）
2. 快速测试：python ch3_experiments.py --task bag_packing --mode test
3. 消融实验：python ch3_experiments.py --ablation remove_lmo --epochs 50
4. 数据缩放：python ch3_experiments.py --scaling_experiment --pretrain_ratios 0,0.5,1.0
5. 完整基准：python ch3_experiments.py --full_benchmark --output_dir ./results
"""
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import numpy as np
import cv2
import json
import os
import argparse
from typing import Dict, List, Tuple, Optional, Any
from dataclasses import dataclass, field
from pathlib import Path
import logging
from datetime import datetime
import copy
from collections import defaultdict
import matplotlib.pyplot as plt
from tqdm import tqdm
# 配置日志
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
logger = logging.getLogger(__name__)
# ==================== 配置类定义 ====================
@dataclass
class RobotConfig:
"""机器人本体配置参数"""
num_upper_joints: int = 14 # 双臂7自由度
num_lower_joints: int = 12 # 双腿6自由度
num_total_joints: int = 26
upper_joint_limits: Tuple[np.ndarray, np.ndarray] = field(default_factory=lambda: (
np.array([-2.9, -1.8, -2.9, -3.1, -2.9, -1.8, -2.9] * 2), # min
np.array([2.9, 1.8, 2.9, 3.1, 2.9, 1.8, 2.9] * 2) # max
))
lower_joint_limits: Tuple[np.ndarray, np.ndarray] = field(default_factory=lambda: (
np.array([-0.8, -0.5, -2.5, -0.1, -2.0, -1.0] * 2),
np.array([0.8, 0.5, 0.5, 2.5, 2.0, 1.0] * 2)
))
end_effector_names: List[str] = field(default_factory=lambda: ['left_hand', 'right_hand'])
camera_topics: List[str] = field(default_factory=lambda: ['head_cam', 'chest_cam'])
@dataclass
class TaskConfig:
"""任务配置基类"""
task_name: str
max_steps: int = 500
success_threshold: float = 0.02 # 米
timeout: float = 30.0 # 秒
objects: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
evaluation_metrics: List[str] = field(default_factory=lambda: [
'success_rate', 'completion_time', 'trajectory_smoothness', 'position_accuracy'
])
@dataclass
class ModelConfig:
"""模型架构配置"""
# 视觉编码器
vision_encoder: str = 'prismatic-7b'
image_size: int = 224
patch_size: int = 14
# LAM配置
lam_latent_dim: int = 64
lam_num_layers: int = 4
lam_num_heads: int = 8
# LMO配置
lmo_diffusion_steps: int = 50
lmo_hidden_dim: int = 512
lmo_num_layers: int = 6
# 训练配置
batch_size: int = 32
learning_rate: float = 1e-4
num_epochs: int = 100
warmup_steps: int = 1000
# 消融实验标志
ablation_mode: Optional[str] = None # 'remove_lmo', 'replace_rl', 'remove_lam', 'shared_lam'
# ==================== 仿真环境实现 ====================
class HumanoidEnv:
"""
人形机器人仿真环境基类
基于MuJoCo物理引擎实现全身动力学仿真
"""
def __init__(self, config: RobotConfig, task_config: TaskConfig):
self.config = config
self.task_config = task_config
self.physics = None # 实际实现中初始化MuJoCo模型
self.viewer = None
self.current_step = 0
self.episode_reward = 0.0
# 初始化状态
self.joint_positions = np.zeros(config.num_total_joints)
self.joint_velocities = np.zeros(config.num_total_joints)
self.base_position = np.array([0.0, 0.0, 1.0]) # x, y, z
self.base_orientation = np.array([1.0, 0.0, 0.0, 0.0]) # 四元数
logger.info(f"初始化环境: {task_config.task_name}")
def reset(self, initial_pose_variation: Optional[Dict] = None) -> Dict:
"""
重置环境到初始状态，支持起始位姿变化
Args:
initial_pose_variation: 包含位置偏移和角度偏差的字典
{'position_offset': [dx, dy, dz], 'orientation_offset': [yaw]}
"""
self.current_step = 0
self.episode_reward = 0.0
# 基础重置
self.joint_positions = self._get_default_joint_positions()
self.joint_velocities = np.zeros(self.config.num_total_joints)
self.base_position = np.array([0.0, 0.0, 1.0])
self.base_orientation = np.array([1.0, 0.0, 0.0, 0.0])
# 应用起始位姿变化（用于鲁棒性测试）
if initial_pose_variation:
if 'position_offset' in initial_pose_variation:
offset = np.array(initial_pose_variation['position_offset'])
self.base_position += offset
if 'orientation_offset' in initial_pose_variation:
angle = initial_pose_variation['orientation_offset'][0]
# 应用偏航角旋转
qw = np.cos(angle/2)
qz = np.sin(angle/2)
self.base_orientation = np.array([qw, 0.0, 0.0, qz])
return self._get_observation()
def _get_default_joint_positions(self) -> np.ndarray:
"""获取默认关节位置（站立姿态）"""
# 上肢自然下垂，下肢微屈
upper = np.array([0.0, -0.5, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0] * 2)
lower = np.array([0.0, 0.1, -0.2, 0.4, -0.2, 0.0] * 2)
return np.concatenate([upper, lower])
def step(self, action: np.ndarray) -> Tuple[Dict, float, bool, Dict]:
"""
执行一步仿真
Args:
action: 动作向量，维度取决于控制模式
- 完整动作: [upper_target(14), lower_latent(8)]
- 直接下肢控制: [upper_target(14), lower_joint(12)]
Returns:
observation: 观测字典
reward: 即时奖励
done: 是否结束
info: 附加信息
"""
self.current_step += 1
# 解析动作
upper_action = action[:self.config.num_upper_joints]
lower_action = action[self.config.num_upper_joints:]
# 应用动作到物理仿真（简化实现）
self._apply_action(upper_action, lower_action)
# 获取新观测
obs = self._get_observation()
# 计算奖励和完成状态
reward, done, info = self._compute_reward_and_done()
self.episode_reward += reward
# 检查超时
if self.current_step >= self.task_config.max_steps:
done = True
info['termination_reason'] = 'timeout'
return obs, reward, done, info
def _apply_action(self, upper_action: np.ndarray, lower_action: np.ndarray):
"""应用动作到关节（简化PD控制）"""
# 上肢直接位置控制
upper_idx = slice(0, self.config.num_upper_joints)
self.joint_positions[upper_idx] = np.clip(
upper_action,
self.config.upper_joint_limits[0],
self.config.upper_joint_limits[1]
)
# 下肢根据动作维度处理
if len(lower_action) == self.config.num_lower_joints:
# 直接关节控制（消融实验）
lower_idx = slice(self.config.num_upper_joints, self.config.num_total_joints)
self.joint_positions[lower_idx] = np.clip(
lower_action,
self.config.lower_joint_limits[0],
self.config.lower_joint_limits[1]
)
else:
# 潜在空间动作（正常模式），需通过LMO解码
pass # 在实际实现中调用LMO解码器
def _get_observation(self) -> Dict:
"""获取当前观测"""
# 获取相机图像（模拟）
head_image = self._get_camera_image('head_cam')
chest_image = self._get_camera_image('chest_cam')
return {
'images': {
'head_cam': head_image,
'chest_cam': chest_image
},
'proprioception': {
'joint_positions': self.joint_positions.copy(),
'joint_velocities': self.joint_velocities.copy(),
'base_position': self.base_position.copy(),
'base_orientation': self.base_orientation.copy()
},
'task_state': self._get_task_state()
}
def _get_camera_image(self, cam_name: str) -> np.ndarray:
"""获取相机图像（实际实现中从MuJoCo渲染）"""
# 返回模拟图像（224x224x3）
return np.random.randint(0, 255, (224, 224, 3), dtype=np.uint8)
def _get_task_state(self) -> Dict:
"""获取任务特定状态"""
return {
'step': self.current_step,
'objects': self.task_config.objects
}
def _compute_reward_and_done(self) -> Tuple[float, bool, Dict]:
"""计算奖励和完成状态（子类实现）"""
raise NotImplementedError
def render(self, mode='rgb_array'):
"""渲染环境"""
if mode == 'rgb_array':
return self._get_camera_image('head_cam')
return None
class BagPackingEnv(HumanoidEnv):
"""装箱任务环境"""
def __init__(self, config: RobotConfig):
task_config = TaskConfig(
task_name='bag_packing',
max_steps=800,
success_threshold=0.03,
objects={
'container': {'pos': np.array([0.8, 0.0, 0.8]), 'size': 'large'},
'objects_to_pack': [
{'type': 'box', 'initial_pos': np.array([0.5, -0.3, 0.8])},
{'type': 'cylinder', 'initial_pos': np.array([0.5, 0.3, 0.8])}
]
}
)
super().__init__(config, task_config)
self.grasped_objects = [False, False]
self.placed_objects = [False, False]
def _compute_reward_and_done(self) -> Tuple[float, bool, Dict]:
"""计算装箱任务奖励"""
reward = 0.0
done = False
info = {}
# 距离奖励：手到物体的距离
left_hand_pos = self._get_end_effector_pos('left_hand')
right_hand_pos = self._get_end_effector_pos('right_hand')
# 阶段奖励：抓取、提升、放置
for i, obj in enumerate(self.task_config.objects['objects_to_pack']):
obj_pos = obj['initial_pos']
if not self.grasped_objects[i]:
# 鼓励接近物体
dist_to_left = np.linalg.norm(left_hand_pos - obj_pos)
dist_to_right = np.linalg.norm(right_hand_pos - obj_pos)
reward += 0.1 * (1.0 - min(dist_to_left, dist_to_right))
# 抓取检测（简化）
if min(dist_to_left, dist_to_right) < 0.05:
self.grasped_objects[i] = True
reward += 1.0
elif not self.placed_objects[i]:
# 鼓励放置到容器
container_pos = self.task_config.objects['container']['pos']
dist_to_container = np.linalg.norm(obj_pos - container_pos)
reward += 0.5 * (1.0 - dist_to_container)
if dist_to_container < self.task_config.success_threshold:
self.placed_objects[i] = True
reward += 5.0
# 检查完成
if all(self.placed_objects):
done = True
info['success'] = True
info['completion_time'] = self.current_step * 0.05 # 假设50Hz
return reward, done, info
def _get_end_effector_pos(self, name: str) -> np.ndarray:
"""获取末端执行器位置（简化）"""
# 实际实现中通过正运动学计算
return self.base_position + np.array([0.6, 0.0, 0.2])
class BoxLoadingEnv(HumanoidEnv):
"""箱子装载任务环境"""
def __init__(self, config: RobotConfig):
task_config = TaskConfig(
task_name='box_loading',
max_steps=600,
success_threshold=0.05,
objects={
'target_box': {'mass': 15.0, 'pos': np.array([1.0, 0.0, 0.0])},
'cart': {'pos': np.array([0.0, 1.5, 0.0])}
}
)
super().__init__(config, task_config)
self.box_grasped = False
self.box_placed = False
self.phase = 'approach' # approach, grasp, lift, turn, place
def _compute_reward_and_done(self) -> Tuple[float, bool, Dict]:
"""计算装载任务奖励"""
reward = 0.0
info = {}
# 阶段特定奖励
box_pos = self.task_config.objects['target_box']['pos']
cart_pos = self.task_config.objects['cart']['pos']
hand_pos = self._get_end_effector_pos('right_hand')
if self.phase == 'approach':
dist = np.linalg.norm(hand_pos - box_pos)
reward += 0.2 * (1.0 - dist)
if dist < 0.1:
self.phase = 'grasp'
elif self.phase == 'grasp':
reward += 0.5
self.box_grasped = True
self.phase = 'lift'
elif self.phase == 'lift':
if box_pos[2] > 0.5: # 箱子被抬起
reward += 1.0
self.phase = 'turn'
elif self.phase == 'turn':
# 鼓励转向推车
robot_to_cart = cart_pos - self.base_position[:2]
heading = np.arctan2(robot_to_cart[1], robot_to_cart[0])
reward += 0.3 * (1.0 - abs(heading) / np.pi)
if abs(heading) < 0.2:
self.phase = 'place'
elif self.phase == 'place':
dist_to_cart = np.linalg.norm(box_pos - cart_pos)
reward += 0.5 * (1.0 - dist_to_cart)
if dist_to_cart < self.task_config.success_threshold:
self.box_placed = True
reward += 10.0
done = self.box_placed
if done:
info['success'] = True
return reward, done, info
class CartPushingEnv(HumanoidEnv):
"""推车移动任务环境"""
def __init__(self, config: RobotConfig):
task_config = TaskConfig(
task_name='cart_pushing',
max_steps=1000,
success_threshold=0.1,
objects={
'cart': {
'mass': 50.0,
'initial_pos': np.array([0.6, 0.0, 0.0]),
'target_pos': np.array([2.0, 0.0, 0.0])
}
}
)
super().__init__(config, task_config)
self.cart_position = task_config.objects['cart']['initial_pos'].copy()
def _compute_reward_and_done(self) -> Tuple[float, bool, Dict]:
"""计算推车任务奖励"""
target_pos = self.task_config.objects['cart']['target_pos']
initial_pos = self.task_config.objects['cart']['initial_pos']
# 进度奖励
progress = np.linalg.norm(self.cart_position - initial_pos)
total_dist = np.linalg.norm(target_pos - initial_pos)
reward = 10.0 * (progress / total_dist)
# 方向保持奖励
heading_error = abs(np.arctan2(self.cart_position[1], self.cart_position[0]))
reward -= 0.5 * heading_error
# 稳定性惩罚（简化）
if self.base_position[2] < 0.8: # 跌倒检测
reward -= 10.0
return reward, True, {'success': False, 'reason': 'fall'}
done = np.linalg.norm(self.cart_position - target_pos) < self.task_config.success_threshold
if done:
reward += 50.0
info = {'success': True, 'pushing_efficiency': progress / self.current_step}
else:
info = {}
return reward, done, info
# ==================== 模型架构实现 ====================
class VisionLanguageEncoder(nn.Module):
"""
视觉-语言编码器
基于Prismatic-7B架构，处理多视角图像和语言指令
"""
def __init__(self, config: ModelConfig):
super().__init__()
self.config = config
# 视觉编码器（使用预训练的ViT）
self.vision_encoder = self._load_vision_encoder()
# 多模态投影层
self.vision_projection = nn.Sequential(
nn.Linear(1024, 2048), # ViT-large输出维度
nn.LayerNorm(2048),
nn.GELU(),
nn.Linear(2048, 4096) # 对齐到语言模型维度
)
# 语言指令编码（使用预训练语言模型）
self.language_encoder = self._load_language_encoder()
# 本体感知编码
self.proprio_encoder = nn.Sequential(
nn.Linear(26 + 6, 256), # 关节位置+速度+基座姿态
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 512)
)
def _load_vision_encoder(self):
"""加载预训练视觉编码器（简化实现）"""
# 实际实现中加载Prismatic-7B的视觉部分
return nn.TransformerEncoder(
nn.TransformerEncoderLayer(d_model=1024, nhead=16, batch_first=True),
num_layers=24
)
def _load_language_encoder(self):
"""加载预训练语言编码器"""
# 实际实现中加载Prismatic-7B的语言部分
return nn.Embedding(32000, 4096) # 词嵌入简化
def forward(self, images: Dict[str, torch.Tensor],
language: torch.Tensor,
proprioception: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
"""
前向传播
Args:
images: {'head_cam': (B, 3, 224, 224), 'chest_cam': ...}
language: (B, seq_len) 指令token IDs
proprioception: (B, 32) 本体感知状态
Returns:
multimodal_features: (B, seq_len, 4096) 多模态特征
"""
batch_size = list(images.values())[0].shape[0]
# 编码多视角图像
visual_tokens = []
for cam_name, img in images.items():
# 图像分块并编码
patches = self._patchify(img) # (B, num_patches, 1024)
encoded = self.vision_encoder(patches) # (B, num_patches, 1024)
visual_tokens.append(encoded)
# 合并多视角特征
visual_features = torch.cat(visual_tokens, dim=1) # (B, total_patches, 1024)
visual_features = self.vision_projection(visual_features) # (B, total_patches, 4096)
# 编码语言
lang_features = self.language_encoder(language) # (B, seq_len, 4096)
# 编码本体感知
proprio_features = self.proprio_encoder(proprioception).unsqueeze(1) # (B, 1, 512)
proprio_features = F.pad(proprio_features, (0, 4096-512)) # (B, 1, 4096)
# 拼接所有模态
multimodal_features = torch.cat([lang_features, visual_features, proprio_features], dim=1)
return multimodal_features
def _patchify(self, images: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
"""将图像分块（简化实现）"""
B, C, H, W = images.shape
patches = images.unfold(2, self.config.patch_size, self.config.patch_size)\
.unfold(3, self.config.patch_size, self.config.patch_size)
patches = patches.permute(0, 2, 3, 4, 5, 1).reshape(B, -1, C * self.config.patch_size**2)
# 投影到d_model
projection = nn.Linear(C * self.config.patch_size**2, 1024).to(images.device)
return projection(patches)
class LatentActionModel(nn.Module):
"""
潜在动作模型（LAM）
学习紧凑、可迁移的潜在动作空间
"""
def __init__(self, config: ModelConfig, embodiment_id: str = 'humanoid'):
super().__init__()
self.config = config
self.embodiment_id = embodiment_id
# 动作编码器（VQ-VAE架构）
self.action_encoder = nn.Sequential(
nn.Linear(26, 512), # 输入：完整关节位置
nn.ReLU(),
nn.Linear(512, 256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, config.lam_latent_dim * 2) # 均值和对数方差
)
# 动作解码器
self.action_decoder = nn.Sequential(
nn.Linear(config.lam_latent_dim, 256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 512),
nn.ReLU(),
nn.Linear(512, 26)
)
# 码本（用于VQ-VAE）
self.codebook = nn.Embedding(512, config.lam_latent_dim)
# 时序一致性模型
self.temporal_model = nn.TransformerEncoder(
nn.TransformerEncoderLayer(
d_model=config.lam_latent_dim,
nhead=config.lam_num_heads,
dim_feedforward=1024,
batch_first=True
),
num_layers=config.lam_num_layers
)
def encode(self, actions: torch.Tensor) -> Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]:
"""
编码动作到潜在空间
Args:
actions: (B, T, 26) 关节位置序列
Returns:
latent_actions: (B, T, latent_dim)
vq_indices: (B, T) 量化索引
"""
B, T, _ = actions.shape
# 编码到连续潜在空间
params = self.action_encoder(actions.view(B * T, -1))
mean, logvar = params.chunk(2, dim=-1)
# 重参数化采样
std = torch.exp(0.5 * logvar)
z = mean + std * torch.randn_like(std)
# 向量量化
distances = torch.cdist(z, self.codebook.weight)
vq_indices = torch.argmin(distances, dim=-1)
z_q = self.codebook(vq_indices)
# 直通估计器
z_q = z + (z_q - z).detach()
return z_q.view(B, T, -1), vq_indices.view(B, T)
def decode(self, latent_actions: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
"""
从潜在空间解码动作
Args:
latent_actions: (B, T, latent_dim)
Returns:
actions: (B, T, 26)
"""
B, T, D = latent_actions.shape
actions = self.action_decoder(latent_actions.view(B * T, D))
return actions.view(B, T, -1)
def forward(self, action_sequence: torch.Tensor) -> Dict[str, torch.Tensor]:
"""
完整前向传播（训练时使用）
Args:
action_sequence: (B, T, 26) 动作序列
Returns:
dict包含重构动作、VQ损失、 commitment loss等
"""
# 编码
z_q, indices = self.encode(action_sequence)
# 时序建模
z_temporal = self.temporal_model(z_q)
# 解码
reconstructed = self.decode(z_temporal)
# 计算损失
recon_loss = F.mse_loss(reconstructed, action_sequence)
# VQ损失
z_e, _ = self.action_encoder(action_sequence.view(-1, 26)).chunk(2, dim=-1)
z_e = z_e.view(z_q.shape)
vq_loss = F.mse_loss(z_q, z_e.detach())
commitment_loss = F.mse_loss(z_e, z_q.detach())
return {
'reconstructed_actions': reconstructed,
'latent_actions': z_q,
'vq_indices': indices,
'recon_loss': recon_loss,
'vq_loss': vq_loss,
'commitment_loss': commitment_loss
}
class LatentMotionOracle(nn.Module):
"""
潜在运动先知（LMO）
基于扩散模型的下肢运动生成
"""
def __init__(self, config: ModelConfig):
super().__init__()
self.config = config
self.num_diffusion_steps = config.lmo_diffusion_steps
# 噪声预测网络（DiT架构）
self.noise_predictor = nn.TransformerDecoder(
nn.TransformerDecoderLayer(
d_model=config.lmo_hidden_dim,
nhead=8,
dim_feedforward=2048,
batch_first=True
),
num_layers=config.lmo_num_layers
)
# 条件编码（来自LAM的潜在动作和上下文）
self.condition_encoder = nn.Sequential(
nn.Linear(64 + 4096, config.lmo_hidden_dim), # latent_action + context
nn.ReLU(),
nn.Linear(config.lmo_hidden_dim, config.lmo_hidden_dim)
)
# 时间步嵌入
self.time_embed = nn.Embedding(self.num_diffusion_steps, config.lmo_hidden_dim)
# 输出投影到下肢关节空间
self.output_projection = nn.Sequential(
nn.Linear(config.lmo_hidden_dim, 256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 12) # 12个下肢关节
)
# 扩散调度器参数
self.register_buffer('betas', self._compute_betas())
self.register_buffer('alphas', 1.0 - self.betas)
self.register_buffer('alpha_bars', torch.cumprod(self.alphas, dim=0))
def _compute_betas(self) -> torch.Tensor:
"""计算扩散过程的beta调度"""
return torch.linspace(1e-4, 0.02, self.num_diffusion_steps)
def forward_diffusion(self, x0: torch.Tensor, t: torch.Tensor,
noise: Optional[torch.Tensor] = None) -> Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]:
"""
前向扩散过程
Args:
x0: (B, 12) 原始下肢关节位置
t: (B,) 时间步
noise: 可选的噪声
Returns:
xt: 加噪后的样本
noise: 使用的噪声
"""
if noise is None:
noise = torch.randn_like(x0)
alpha_bar = self.alpha_bars[t].view(-1, 1)
xt = torch.sqrt(alpha_bar) * x0 + torch.sqrt(1 - alpha_bar) * noise
return xt, noise
def reverse_step(self, xt: torch.Tensor, t: int,
condition: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
"""
单步逆向去噪
Args:
xt: (B, 12) 当前噪声样本
t: 当前时间步
condition: (B, hidden_dim) 条件特征
Returns:
xt_prev: (B, 12) 去噪后的样本
"""
B = xt.shape[0]
# 时间步嵌入
t_embed = self.time_embed(torch.full((B,), t, device=xt.device))
# 准备输入（将xt映射到hidden_dim）
x_embed = nn.Linear(12, self.config.lmo_hidden_dim).to(xt.device)(xt)
# 条件融合
cond = self.condition_encoder(condition)
# Transformer去噪
tgt = x_embed.unsqueeze(1) + t_embed.unsqueeze(1)
memory = cond.unsqueeze(1)
out = self.noise_predictor(tgt, memory).squeeze(1)
# 预测噪声
predicted_noise = self.output_projection(out)
# 计算x_{t-1}
alpha = self.alphas[t]
alpha_bar = self.alpha_bars[t]
beta = self.betas[t]
# 重参数化
mean = (xt - beta * predicted_noise / torch.sqrt(1 - alpha_bar)) / torch.sqrt(alpha)
if t > 0:
noise = torch.randn_like(xt)
variance = torch.sqrt(beta)
xt_prev = mean + variance * noise
else:
xt_prev = mean
return xt_prev
def generate(self, condition: torch.Tensor,
num_samples: int = 1) -> torch.Tensor:
"""
生成下肢运动
Args:
condition: (B, 64+4096) 条件向量（潜在动作+上下文）
num_samples: 采样数量
Returns:
lower_body_actions: (B, 12) 生成的下肢关节位置
"""
B = condition.shape[0]
device = condition.device
# 从噪声开始
xt = torch.randn(B, 12, device=device)
# 迭代去噪
for t in reversed(range(self.num_diffusion_steps)):
xt = self.reverse_step(xt, t, condition)
return xt
class WholeBodyController(nn.Module):
"""
全身控制器主架构
整合VLM、LAM、LMO的完整系统
"""
def __init__(self, config: ModelConfig, robot_config: RobotConfig):
super().__init__()
self.config = config
self.robot_config = robot_config
# 视觉-语言编码器
self.vl_encoder = VisionLanguageEncoder(config)
# 本体感知路由（用于选择LAM）
self.embodiment_router = nn.Sequential(
nn.Linear(32, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 2), # 路由到不同LAM
nn.Softmax(dim=-1)
)
# 潜在动作模型（支持多本体）
self.lam_humanoid = LatentActionModel(config, 'humanoid')
self.lam_single_arm = LatentActionModel(config, 'single_arm')
# 潜在运动先知（下肢生成）
if config.ablation_mode != 'remove_lmo':
self.lmo = LatentMotionOracle(config)
else:
self.lmo = None
# 动作头
self.action_head = nn.Sequential(
nn.Linear(4096 + 64, 1024), # 上下文 + 潜在动作
nn.ReLU(),
nn.Linear(1024, 512),
nn.ReLU(),
nn.Linear(512, 14 + 8) # 上肢14维 + 潜在下肢8维
)
# 消融实验：直接下肢预测
if config.ablation_mode == 'remove_lmo':
self.direct_lower_head = nn.Linear(4096, 12)
def forward(self, observations: Dict[str, torch.Tensor],
language: torch.Tensor) -> Dict[str, torch.Tensor]:
"""
完整前向传播
Args:
observations: 包含图像和本体感知的字典
language: 语言指令token
Returns:
包含动作预测、潜在变量等的字典
"""
# 编码多模态输入
multimodal_features = self.vl_encoder(
observations['images'],
language,
observations['proprioception']
)
# 获取上下文特征（使用CLS token或平均池化）
context = multimodal_features.mean(dim=1) # (B, 4096)
# 路由选择LAM
router_logits = self.embodiment_router(observations['proprioception'])
# 根据消融实验配置选择处理方式
if self.config.ablation_mode == 'shared_lam':
# 消融：使用共享LAM（可能导致模态冲突）
latent_action = self.lam_humanoid.encode(
observations['proprioception'].unsqueeze(1)
)[0].squeeze(1)
elif self.config.ablation_mode == 'remove_lam':
# 消融：移除LAM，直接预测
latent_action = torch.zeros(context.shape[0], self.config.lam_latent_dim,
device=context.device)
else:
# 正常模式：使用专用LAM
latent_action = self.lam_humanoid.encode(
observations['proprioception'].unsqueeze(1)
)[0].squeeze(1)
# 生成动作
combined = torch.cat([context, latent_action], dim=-1)
action_pred = self.action_head(combined)
upper_action = action_pred[:, :14]
lower_latent = action_pred[:, 14:]
# 下肢生成（根据消融配置）
if self.config.ablation_mode == 'remove_lmo':
# 消融：直接预测下肢关节
lower_action = self.direct_lower_head(context)
elif self.config.ablation_mode == 'replace_rl':
# 消融：使用RL速度跟踪（简化实现）
lower_action = self._rl_velocity_tracking(context)
else:
# 正常模式：使用LMO生成
condition = torch.cat([lower_latent, context], dim=-1)
lower_action = self.lmo.generate(condition)
return {
'upper_body_action': upper_action,
'lower_body_action': lower_action,
'latent_action': latent_action,
'full_action': torch.cat([upper_action, lower_action], dim=-1),
'context': context
}
def _rl_velocity_tracking(self, context: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
"""基于RL的速度跟踪基线（简化实现）"""
# 实际实现中加载预训练的RL策略
# 这里返回默认站立姿态
return torch.zeros(context.shape[0], 12, device=context.device)
# ==================== 训练与评估框架 ====================
class DemonstrationDataset(Dataset):
"""示范轨迹数据集"""
def __init__(self, trajectories: List[Dict], config: ModelConfig):
self.trajectories = trajectories
self.config = config
def __len__(self):
return len(self.trajectories)
def __getitem__(self, idx):
traj = self.trajectories[idx]
return {
'images': {
'head_cam': torch.from_numpy(traj['head_images']).float(),
'chest_cam': torch.from_numpy(traj['chest_images']).float()
},
'proprioception': torch.from_numpy(traj['proprioception']).float(),
'language': torch.tensor(traj['language_tokens'], dtype=torch.long),
'actions': torch.from_numpy(traj['actions']).float(),
'task_name': traj['task_name']
}
class Trainer:
"""训练管理器"""
def __init__(self, model: WholeBodyController, config: ModelConfig,
device: str = 'cuda'):
self.model = model.to(device)
self.config = config
self.device = device
# 优化器
self.optimizer = torch.optim.AdamW(
model.parameters(),
lr=config.learning_rate,
weight_decay=0.01
)
# 学习率调度
self.scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts(
self.optimizer, T_0=10, T_mult=2
)
self.global_step = 0
def train_epoch(self, dataloader: DataLoader) -> Dict[str, float]:
"""训练一个epoch"""
self.model.train()
total_loss = 0.0
losses = defaultdict(float)
for batch in tqdm(dataloader, desc="Training"):
# 数据到设备
images = {k: v.to(self.device) for k, v in batch['images'].items()}
proprio = batch['proprioception'].to(self.device)
language = batch['language'].to(self.device)
actions_gt = batch['actions'].to(self.device)
# 前向传播
observations = {'images': images, 'proprioception': proprio}
predictions = self.model(observations, language)
# 计算损失
action_loss = F.mse_loss(predictions['full_action'], actions_gt)
# LAM重建损失（如果适用）
lam_loss = torch.tensor(0.0, device=self.device)
if self.config.ablation_mode != 'remove_lam':
lam_out = self.model.lam_humanoid(actions_gt.unsqueeze(1))
lam_loss = lam_out['recon_loss'] + 0.25 * lam_out['vq_loss']
# 总损失
loss = action_loss + 0.1 * lam_loss
# 反向传播
self.optimizer.zero_grad()
loss.backward()
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.model.parameters(), 1.0)
self.optimizer.step()
# 记录
total_loss += loss.item()
losses['action'] += action_loss.item()
losses['lam'] += lam_loss.item()
self.global_step += 1
if self.global_step < self.config.warmup_steps:
lr_scale = min(1.0, self.global_step / self.config.warmup_steps)
for pg in self.optimizer.param_groups:
pg['lr'] = self.config.learning_rate * lr_scale
self.scheduler.step()
# 平均损失
num_batches = len(dataloader)
return {k: v / num_batches for k, v in losses.items()}
def evaluate(self, dataloader: DataLoader) -> Dict[str, float]:
"""评估模型"""
self.model.eval()
total_loss = 0.0
total_mse = 0.0
with torch.no_grad():
for batch in dataloader:
images = {k: v.to(self.device) for k, v in batch['images'].items()}
proprio = batch['proprioception'].to(self.device)
language = batch['language'].to(self.device)
actions_gt = batch['actions'].to(self.device)
observations = {'images': images, 'proprioception': proprio}
predictions = self.model(observations, language)
mse = F.mse_loss(predictions['full_action'], actions_gt)
total_mse += mse.item()
return {
'mse': total_mse / len(dataloader),
'rmse': np.sqrt(total_mse / len(dataloader))
}
class Evaluator:
"""评估器，支持多种评估协议"""
def __init__(self, model: WholeBodyController, env: HumanoidEnv,
config: ModelConfig):
self.model = model
self.env = env
self.config = config
self.model.eval()
def run_episode(self, language_instruction: str,
initial_pose_variation: Optional[Dict] = None,
render: bool = False) -> Dict[str, Any]:
"""
运行单轮评估
Args:
language_instruction: 语言指令
initial_pose_variation: 起始位姿变化
render: 是否渲染
Returns:
包含评估指标的字典
"""
# 重置环境
obs = self.env.reset(initial_pose_variation)
# 编码语言指令（简化，实际使用tokenizer）
language_tokens = torch.tensor([[1, 2, 3, 4, 5]], dtype=torch.long) # 占位
trajectory = []
success = False
step_count = 0
with torch.no_grad():
while step_count < self.env.task_config.max_steps:
# 准备输入
images = {k: torch.from_numpy(v).unsqueeze(0).float()
for k, v in obs['images'].items()}
proprio = torch.from_numpy(obs['proprioception']).unsqueeze(0).float()
observations = {'images': images, 'proprioception': proprio}
# 预测动作
predictions = self.model(observations, language_tokens)
action = predictions['full_action'].squeeze(0).cpu().numpy()
# 执行动作
obs, reward, done, info = self.env.step(action)
trajectory.append({
'observation': obs,
'action': action,
'reward': reward
})
step_count += 1
if done:
success = info.get('success', False)
break
if render:
self.env.render()
# 计算指标
metrics = self._compute_metrics(trajectory, success, step_count)
return metrics
def _compute_metrics(self, trajectory: List[Dict],
success: bool,
steps: int) -> Dict[str, float]:
"""计算评估指标"""
if len(trajectory) < 2:
return {
'success': 0.0,
'completion_time': 0.0,
'trajectory_smoothness': 0.0,
'position_accuracy': 0.0
}
actions = np.array([t['action'] for t in trajectory])
# 轨迹平滑度（动作变化率）
action_diffs = np.diff(actions, axis=0)
smoothness = np.mean(np.linalg.norm(action_diffs, axis=1))
# 位置精度（最后几步的平均奖励）
final_rewards = [t['reward'] for t in trajectory[-10:]]
position_accuracy = np.mean(final_rewards)
return {
'success': float(success),
'completion_time': steps * 0.05, # 假设50Hz
'trajectory_smoothness': float(smoothness),
'position_accuracy': float(position_accuracy)
}
def run_benchmark(self, num_trials: int = 50,
variations: Optional[List[Dict]] = None) -> Dict[str, Any]:
"""
运行完整基准测试
Args:
num_trials: 试验次数
variations: 起始位姿变化列表
Returns:
汇总统计结果
"""
results = []
for i in range(num_trials):
variation = variations[i] if variations and i < len(variations) else None
metrics = self.run_episode(
language_instruction="Execute the task",
initial_pose_variation=variation
)
results.append(metrics)
# 汇总统计
summary = {
'success_rate': np.mean([r['success'] for r in results]),
'avg_completion_time': np.mean([r['completion_time'] for r in results if r['success']]),
'avg_smoothness': np.mean([r['trajectory_smoothness'] for r in results]),
'avg_position_accuracy': np.mean([r['position_accuracy'] for r in results]),
'all_trials': results
}
return summary
class AblationStudy:
"""消融实验管理器"""
ABLATION_CONFIGS = {
'remove_lmo': {'ablation_mode': 'remove_lmo', 'description': '移除LMO，直接预测下肢关节'},
'replace_rl': {'ablation_mode': 'replace_rl', 'description': '替换为速度跟踪RL'},
'remove_lam': {'ablation_mode': 'remove_lam', 'description': '移除LAM，直接预测'},
'shared_lam': {'ablation_mode': 'shared_lam', 'description': '单一共享LAM'}
}
def __init__(self, base_config: ModelConfig, robot_config: RobotConfig):
self.base_config = base_config
self.robot_config = robot_config
def run_ablation(self, ablation_name: str,
train_data: List[Dict],
val_data: List[Dict],
num_epochs: int = 50) -> Dict[str, Any]:
"""
运行单个消融实验
Args:
ablation_name: 消融配置名称
train_data: 训练数据
val_data: 验证数据
num_epochs: 训练轮数
Returns:
实验结果
"""
if ablation_name not in self.ABLATION_CONFIGS:
raise ValueError(f"未知的消融配置: {ablation_name}")
config = copy.deepcopy(self.base_config)
ablation_params = self.ABLATION_CONFIGS[ablation_name]
config.ablation_mode = ablation_params['ablation_mode']
logger.info(f"开始消融实验: {ablation_name} - {ablation_params['description']}")
# 创建模型
model = WholeBodyController(config, self.robot_config)
# 准备数据
train_dataset = DemonstrationDataset(train_data, config)
val_dataset = DemonstrationDataset(val_data, config)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=config.batch_size,
shuffle=True, num_workers=4)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=config.batch_size,
shuffle=False, num_workers=4)
# 训练
trainer = Trainer(model, config)
history = {'train_loss': [], 'val_mse': []}
for epoch in range(num_epochs):
train_losses = trainer.train_epoch(train_loader)
val_metrics = trainer.evaluate(val_loader)
history['train_loss'].append(train_losses['action'])
history['val_mse'].append(val_metrics['mse'])
logger.info(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs} - "
f"Train Loss: {train_losses['action']:.4f}, "
f"Val MSE: {val_metrics['mse']:.4f}")
# 评估最终性能
# 创建对应环境进行评估
env = self._create_eval_env()
evaluator = Evaluator(model, env, config)
benchmark_results = evaluator.run_benchmark(num_trials=20)
return {
'ablation_name': ablation_name,
'description': ablation_params['description'],
'config': config,
'training_history': history,
'final_benchmark': benchmark_results
}
def run_all_ablations(self, train_data: List[Dict],
val_data: List[Dict]) -> Dict[str, Dict]:
"""运行所有消融实验"""
results = {}
for name in self.ABLATION_CONFIGS.keys():
results[name] = self.run_ablation(name, train_data, val_data)
return results
def _create_eval_env(self) -> HumanoidEnv:
"""创建评估环境（默认使用装箱任务）"""
return BagPackingEnv(self.robot_config)
class DataScalingExperiment:
"""数据缩放实验"""
def __init__(self, model_config: ModelConfig, robot_config: RobotConfig):
self.model_config = model_config
self.robot_config = robot_config
def run_experiment(self,
full_pretrain_data: List[Dict],
full_finetune_data: List[Dict],
pretrain_ratios: List[float] = [0.0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0],
finetune_counts: List[int] = [25, 50, 100, 200]) -> Dict:
"""
运行数据缩放实验
Args:
full_pretrain_data: 完整预训练数据
full_finetune_data: 完整微调数据
pretrain_ratios: 预训练数据比例
finetune_counts: 微调轨迹数量
Returns:
实验结果网格
"""
results = {}
for ratio in pretrain_ratios:
for count in finetune_counts:
logger.info(f"实验配置: 预训练比例={ratio}, 微调数量={count}")
# 采样数据
pretrain_size = int(len(full_pretrain_data) * ratio)
pretrain_subset = full_pretrain_data[:pretrain_size]
finetune_subset = full_finetune_data[:count]
# 分割训练验证
split_idx = int(0.9 * len(finetune_subset))
train_subset = finetune_subset[:split_idx]
val_subset = finetune_subset[split_idx:]
# 训练模型
model = WholeBodyController(self.model_config, self.robot_config)
# 预训练阶段（如果有数据）
if len(pretrain_subset) > 0:
logger.info(f"预训练阶段: {len(pretrain_subset)}条轨迹")
pretrain_dataset = DemonstrationDataset(pretrain_subset, self.model_config)
pretrain_loader = DataLoader(pretrain_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
trainer = Trainer(model, self.model_config)
for epoch in range(10): # 简化预训练
trainer.train_epoch(pretrain_loader)
# 微调阶段
logger.info(f"微调阶段: {len(train_subset)}条轨迹")
finetune_dataset = DemonstrationDataset(train_subset, self.model_config)
val_dataset = DemonstrationDataset(val_subset, self.model_config)
train_loader = DataLoader(finetune_dataset, batch_size=16, shuffle=True)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=16, shuffle=False)
trainer = Trainer(model, self.model_config)
best_val_loss = float('inf')
for epoch in range(50):
train_loss = trainer.train_epoch(train_loader)
val_metrics = trainer.evaluate(val_loader)
if val_metrics['mse'] < best_val_loss:
best_val_loss = val_metrics['mse']
# 评估
env = BagPackingEnv(self.robot_config)
evaluator = Evaluator(model, env, self.model_config)
benchmark = evaluator.run_benchmark(num_trials=30)
key = f"pretrain_{ratio}_finetune_{count}"
results[key] = {
'pretrain_ratio': ratio,
'finetune_count': count,
'val_mse': best_val_loss,
'success_rate': benchmark['success_rate'],
'avg_completion_time': benchmark['avg_completion_time']
}
logger.info(f"结果: 成功率={benchmark['success_rate']:.3f}, "
f"验证MSE={best_val_loss:.4f}")
return results
def plot_scaling_laws(self, results: Dict):
"""绘制数据缩放定律曲线"""
import matplotlib.pyplot as plt
# 解析结果
pretrain_ratios = sorted(set([r['pretrain_ratio'] for r in results.values()]))
finetune_counts = sorted(set([r['finetune_count'] for r in results.values()]))
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 5))
# 左图：不同预训练比例下的性能曲线
ax1 = axes[0]
for ratio in pretrain_ratios:
subset = {k: v for k, v in results.items() if v['pretrain_ratio'] == ratio}
counts = [v['finetune_count'] for v in subset.values()]
success_rates = [v['success_rate'] for v in subset.values()]
ax1.plot(counts, success_rates, marker='o', label=f'Pretrain {ratio*100:.0f}%')
ax1.set_xlabel('Number of Fine-tuning Trajectories')
ax1.set_ylabel('Success Rate')
ax1.set_title('Data Scaling: Fine-tuning Efficiency')
ax1.legend()
ax1.grid(True)
# 右图：预训练数据量的影响
ax2 = axes[1]
for count in finetune_counts:
subset = {k: v for k, v in results.items() if v['finetune_count'] == count}
ratios = [v['pretrain_ratio'] for v in subset.values()]
success_rates = [v['success_rate'] for v in subset.values()]
ax2.plot(ratios, success_rates, marker='s', label=f'Finetune {count} traj')
ax2.set_xlabel('Pretraining Data Ratio')
ax2.set_ylabel('Success Rate')
ax2.set_title('Data Scaling: Pretraining Value')
ax2.legend()
ax2.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.savefig('data_scaling_laws.png', dpi=300)
logger.info("数据缩放定律图已保存至 data_scaling_laws.png")
class BaselineComparator:
"""基线对比管理器"""
def __init__(self, robot_config: RobotConfig):
self.robot_config = robot_config
def modular_baseline(self, observations: Dict, task_phase: str) -> np.ndarray:
"""
模块化基线控制器
分离的上肢操作与下肢运动控制
"""
# 上肢：笛卡尔轨迹跟踪（简化PD控制）
upper_action = np.zeros(14)
# 下肢：ZMP-based MPC（简化）
lower_action = np.zeros(12)
# 根据任务阶段协调
if task_phase == 'grasp':
upper_action[:7] = self._cartesian_pd_control(target_pos=[0.5, -0.3, 0.9])
elif task_phase == 'place':
upper_action[7:] = self._cartesian_pd_control(target_pos=[0.8, 0.0, 0.9])
# 下肢保持平衡
lower_action = self._zmp_balance_control()
return np.concatenate([upper_action, lower_action])
def _cartesian_pd_control(self, target_pos: List[float]) -> np.ndarray:
"""笛卡尔空间PD控制（简化）"""
return np.zeros(7) # 占位实现
def _zmp_balance_control(self) -> np.ndarray:
"""ZMP平衡控制（简化）"""
return np.array([0.0, 0.1, -0.2, 0.4, -0.2, 0.0] * 2)
def gr00t_n15_interface(self,
images: Dict[str, np.ndarray],
language: str,
proprio: np.ndarray) -> np.ndarray:
"""
GR00T N1.5模型接口
加载预训练模型并进行推理
"""
# 实际实现中调用GR00T N1.5的推理API
# 这里提供标准化接口框架
# 1. 图像预处理（224x224, ImageNet归一化）
# 2. 语言指令tokenization
# 3. 本体感知标准化
# 4. 调用扩散Transformer生成动作
# 5. 后处理（去噪、平滑）
logger.info("GR00T N1.5推理（占位实现）")
return np.zeros(26) # 占位
def openvla_oft_interface(self,
images: Dict[str, np.ndarray],
language: str) -> np.ndarray:
"""
OpenVLA-OFT接口
使用LoRA微调的OpenVLA模型
"""
# 实际实现中加载OpenVLA模型和LoRA权重
# 这里提供标准化接口框架
# 1. 使用Prismatic视觉编码器处理图像
# 2. 通过Llama模型处理语言
# 3. 使用微调的LoRA层预测动作
# 4. 反归一化到关节空间
logger.info("OpenVLA-OFT推理（占位实现）")
return np.zeros(26) # 占位
def compare_all_baselines(self,
env: HumanoidEnv,
num_trials: int = 50) -> Dict[str, Dict]:
"""
对比所有基线方法
"""
results = {
'modular': [],
'gr00t_n15': [],
'openvla_oft': [],
'our_method': []
}
# 这里应集成实际的模型推理
# 简化实现：随机策略作为占位
for method in results.keys():
logger.info(f"评估基线: {method}")
for i in range(num_trials):
# 运行试验并记录指标
metrics = {
'success': np.random.random() > 0.5, # 占位
'completion_time': np.random.uniform(5, 15),
'smoothness': np.random.uniform(0.1, 1.0)
}
results[method].append(metrics)
# 汇总统计
summary = {}
for method, trials in results.items():
summary[method] = {
'success_rate': np.mean([t['success'] for t in trials]),
'avg_time': np.mean([t['completion_time'] for t in trials]),
'avg_smoothness': np.mean([t['smoothness'] for t in trials])
}
return summary
# ==================== 主程序入口 ====================
def parse_args():
"""解析命令行参数"""
parser = argparse.ArgumentParser(description='第三章实验验证框架')
# 任务选择
parser.add_argument('--task', type=str, default='bag_packing',
choices=['bag_packing', 'box_loading', 'cart_pushing'],
help='选择评估任务')
# 运行模式
parser.add_argument('--mode', type=str, default='train',
choices=['train', 'eval', 'test', 'benchmark'],
help='运行模式')
# 消融实验
parser.add_argument('--ablation', type=str, default=None,
choices=['remove_lmo', 'replace_rl', 'remove_lam', 'shared_lam'],
help='消融实验配置')
# 数据缩放实验
parser.add_argument('--scaling_experiment', action='store_true',
help='运行数据缩放实验')
parser.add_argument('--pretrain_ratios', type=str, default='0,0.5,1.0',
help='预训练数据比例，逗号分隔')
# 完整基准测试
parser.add_argument('--full_benchmark', action='store_true',
help='运行完整基准测试对比所有基线')
# 输出配置
parser.add_argument('--output_dir', type=str, default='./results',
help='结果输出目录')
parser.add_argument('--num_epochs', type=int, default=50,
help='训练轮数')
parser.add_argument('--device', type=str, default='cuda',
help='计算设备')
return parser.parse_args()
def main():
"""主函数"""
args = parse_args()
# 创建输出目录
os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True)
# 初始化配置
robot_config = RobotConfig()
model_config = ModelConfig()
if args.ablation:
model_config.ablation_mode = args.ablation
# 生成模拟数据（实际应用中应加载真实数据）
logger.info("生成模拟示范数据...")
mock_pretrain_data = [generate_mock_trajectory(robot_config, 'pretrain')
for _ in range(1000)]
mock_finetune_data = [generate_mock_trajectory(robot_config, 'finetune')
for _ in range(200)]
# 根据模式执行
if args.ablation:
logger.info(f"运行消融实验: {args.ablation}")
ablation_study = AblationStudy(model_config, robot_config)
result = ablation_study.run_ablation(
args.ablation,
mock_finetune_data[:180],
mock_finetune_data[180:],
num_epochs=args.num_epochs
)
# 保存结果
output_path = os.path.join(args.output_dir, f'ablation_{args.ablation}.json')
with open(output_path, 'w') as f:
json.dump(result, f, indent=2, default=str)
logger.info(f"消融实验结果已保存至: {output_path}")
elif args.scaling_experiment:
logger.info("运行数据缩放实验...")
ratios = [float(r) for r in args.pretrain_ratios.split(',')]
scaling_exp = DataScalingExperiment(model_config, robot_config)
results = scaling_exp.run_experiment(
mock_pretrain_data,
mock_finetune_data,
pretrain_ratios=ratios,
finetune_counts=[25, 50, 100, 200]
)
# 保存结果
output_path = os.path.join(args.output_dir, 'scaling_results.json')
with open(output_path, 'w') as f:
json.dump(results, f, indent=2)
# 绘制曲线
scaling_exp.plot_scaling_laws(results)
logger.info(f"数据缩放实验结果已保存至: {output_path}")
elif args.full_benchmark:
logger.info("运行完整基准测试...")
comparator = BaselineComparator(robot_config)
# 创建环境
if args.task == 'bag_packing':
env = BagPackingEnv(robot_config)
elif args.task == 'box_loading':
env = BoxLoadingEnv(robot_config)
else:
env = CartPushingEnv(robot_config)
results = comparator.compare_all_baselines(env, num_trials=50)
# 保存结果
output_path = os.path.join(args.output_dir, 'benchmark_results.json')
with open(output_path, 'w') as f:
json.dump(results, f, indent=2)
logger.info(f"基准测试结果已保存至: {output_path}")
else:
# 标准训练流程
logger.info("运行标准训练流程...")
# 创建模型
model = WholeBodyController(model_config, robot_config)
# 准备数据
train_dataset = DemonstrationDataset(mock_finetune_data[:160], model_config)
val_dataset = DemonstrationDataset(mock_finetune_data[160:], model_config)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False)
# 训练
trainer = Trainer(model, model_config, device=args.device)
best_val_loss = float('inf')
for epoch in range(args.num_epochs):
train_losses = trainer.train_epoch(train_loader)
val_metrics = trainer.evaluate(val_loader)
logger.info(f"Epoch {epoch+1}/{args.num_epochs} - "
f"Train: {train_losses['action']:.4f}, "
f"Val MSE: {val_metrics['mse']:.4f}")
if val_metrics['mse'] < best_val_loss:
best_val_loss = val_metrics['mse']
# 保存最佳模型
torch.save(model.state_dict(),
os.path.join(args.output_dir, 'best_model.pt'))
logger.info("训练完成")
def generate_mock_trajectory(robot_config: RobotConfig,
data_type: str) -> Dict:
"""
生成模拟轨迹数据（用于测试框架）
Args:
robot_config: 机器人配置
data_type: 'pretrain' 或 'finetune'
Returns:
轨迹字典
"""
seq_len = 100 if data_type == 'pretrain' else 50
return {
'head_images': np.random.randint(0, 255, (seq_len, 224, 224, 3), dtype=np.uint8),
'chest_images': np.random.randint(0, 255, (seq_len, 224, 224, 3), dtype=np.uint8),
'proprioception': np.random.randn(seq_len, 32).astype(np.float32),
'language_tokens': np.random.randint(0, 1000, 20).tolist(),
'actions': np.random.randn(seq_len, 26).astype(np.float32),
'task_name': 'mock_task'
}
if __name__ == '__main__':
main()代码使用说明
上述代码提供了第三章实验验证的完整实现框架，包含以下核心模块：
环境模块 (HumanoidEnv及子类) 实现了三大任务（装箱、装载、推车）的仿真环境，支持起始位姿变化、物体属性修改等泛化测试功能。每个环境实现了特定的奖励函数与完成条件判断逻辑。
模型模块 包含四个核心组件：VisionLanguageEncoder处理多模态输入，LatentActionModel实现VQ-VAE架构的潜在动作学习，LatentMotionOracle基于扩散模型生成下肢运动，WholeBodyController整合所有组件形成完整控制架构。代码中通过ablation_mode参数支持四种消融配置。
训练模块 (Trainer类) 实现了完整的训练流程，包含 warmup 学习率调度、梯度裁剪、多损失联合优化等功能。支持预训练与微调两阶段策略。
评估模块 (Evaluator类) 提供单轮试验与完整基准测试功能，自动计算成功率、完成时间、轨迹平滑度等关键指标。
实验管理模块 包含AblationStudy（消融实验）、DataScalingExperiment（数据缩放定律）、BaselineComparator（基线对比）三个专用类，支持系统化的大规模实验研究。
使用示例：
bash
复制
# 运行移除LMO的消融实验
python ch3_experiments.py --ablation remove_lmo --epochs 50 --output_dir ./ablation_results
# 运行数据缩放实验，探索预训练数据价值
python ch3_experiments.py --scaling_experiment --pretrain_ratios 0,0.25,0.5,0.75,1.0
# 对比所有基线方法在装箱任务上的性能
python ch3_experiments.py --full_benchmark --task bag_packing --output_dir ./benchmark代码采用模块化设计，各组件间通过标准接口交互，便于替换具体实现（如更换视觉编码器、调整扩散模型参数等）。所有实验结果自动保存为JSON格式，支持后续分析与可视化。
DAMO开发者矩阵，由阿里巴巴达摩院和中国互联网协会联合发起，致力于探讨最前沿的技术趋势与应用成果，搭建高质量的交流与分享平台，推动技术创新与产业应用链接，围绕“人工智能与新型计算”构建开放共享的开发者生态。
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