当人形机器人听懂自然语言：LangWBC如何实现从指令到动作的端到端控制

想象这样一个场景：你对家中的人形机器人说“请走到窗边打开窗帘，然后回来递给我一杯水”，机器人不仅能理解指令，还能流畅地完成行走、转身、伸手等一系列全身动作——这不再是科幻电影的场景，而是加州大学伯克利分校最新研究LangWBC带来的可能。

图1 | 语言导向的人形机器人全身控制框架

人形机器人要真正融入日常生活，最自然的交互方式莫过于自然语言。然而，将“向前跑”“挥手致意”等语言指令转化为机器人的全身动作，面临着两大核心挑战：

语义理解与物理执行的断层：语言指令往往抽象（如“优雅地转身”），而机器人控制需要精确到每个关节的角度和力矩。传统方法通常将问题拆分为“运动生成”和“轨迹跟踪”两层，但这会导致生成的动作可能违反物理约束（如身体浮空、失去平衡），跟踪策略不得不在精确执行和稳定性间妥协。

动作多样性与适应性的矛盾：人类语言千变万化，机器人需要既能执行“快走”“慢跑”等相似指令，又能在受到干扰（如被推搡）时保持动作连贯。现有方法多局限于固定时长的动作序列，难以应对动态环境和连续指令。

伯克利团队提出的LangWBC（Language-directed Humanoid Whole-Body Control）框架，通过端到端学习直接打通“语言理解-动作生成-物理控制”全链路，首次实现了自然语言驱动的人形机器人全身动态控制。在演示视频中，机器人能从“向前行走”无缝过渡到“快速奔跑”，再到“挥手停止”，整个过程流畅自然，甚至在被外力踢踹时仍能维持动作稳定性。

图2 | 训练框架概览

LangWBC的创新核心在于“教师-学生”双策略架构与条件变分自编码器（CVAE）的结合，这就像让机器人同时拥有“运动教练”和“语言翻译官”。

1. 教师策略：从动作捕捉到动态控制的强化学习专家

教师策略的目标是学会跟踪人类动作捕捉（MoCap）数据，成为“运动专家”。研究团队首先使用Levenberg-Marquardt算法将MoCap轨迹重定向到机器人模型，确保动作的运动学可行性——比如避免关节角度超出物理限制。

随后，通过近端策略优化（PPO）算法训练教师网络。为解决高难度动作训练收敛慢的问题，团队设计了“动作课程”：先从静态站立、慢速行走等简单动作开始，逐步引入快速转身、奔跑等复杂动态动作。同时加入“对称性损失”约束，让机器人学习左右肢体的平衡动作，比如挥手时两侧身体协调，避免动作扭曲。

教师策略的输入包括机器人状态（关节位置、速度等）和参考动作轨迹，输出为各关节的目标位置。训练中还引入了域随机化技术，比如随机改变地面摩擦力、机器人质量等物理参数，增强策略的鲁棒性——就像运动员在不同场地条件下训练，提升适应能力。

图3 | 对外界干扰的鲁棒性

2. 学生策略：CVAE构建语言-动作的统一“思维空间”

学生策略是LangWBC实现语言控制的关键，它通过CVAE将自然语言和机器人动作映射到同一潜在空间。这里的CVAE就像一个“双语翻译器”，将文本指令（如“挥手”）和动作数据（如关节角度序列）编码为统一的“思维代码”，再解码为具体动作。

具体来说：

●  使用CLIP文本编码器将自然语言指令转化为512维语义向量

●  输入机器人的本体感受历史（关节位置、速度等90维数据），形成2秒的时序序列

●  编码器将文本向量和时序数据映射为128维潜在向量，解码器再根据潜在向量和当前状态生成动作

这种设计带来三大优势：

● 语义与动作的对齐：相似语言指令（如“向前走”和“向前移动”）在潜在空间中距离相近，机器人能自动泛化到未训练的指令

● 平滑过渡能力：通过潜在空间插值，机器人可在不同动作间自然切换，如从“行走”到“跑步”的加速过程无需额外规划

● 新动作生成：在潜在空间中混合不同指令的编码，能创造出训练数据中没有的新动作，如“向前走并同时左右摆臂”

LangWBC的强大性能在模拟环境和真实机器人上都得到了验证。研究团队使用Unitree G1人形机器人进行实验，结果令人印象深刻：

1. 动作多样性与鲁棒性

机器人能执行超过20种复杂全身动作，包括：

●  下肢动作：向前/后行走、快速转身、跑步急停

●  上肢动作：挥手、拍手、模仿弹奏乐器

●  复合动作：边行走边挥手、跑步后转身站立

更关键的是其抗干扰能力：当机器人执行挥手动作时，即使被外力踢踹（施加水平力），仍能通过调整姿态恢复平衡，继续完成指令。这种稳定性源于教师策略训练时引入的扰动抵抗机制，以及学生策略对实时状态的动态响应。

2. 潜在空间的可解释性

通过t-SNE算法可视化潜在空间发现：

●  同类动作（如左手挥手和右手挥手）在空间中形成聚类，且左右动作呈对称分布

●  所有动作的潜在代码都围绕“站立姿态”原点聚集，体现动作起止的自然衔接

●  上下肢动作在空间中呈现分层结构，上肢动作位于更高维度，下肢动作位于更低维度

这种结构化的潜在空间使得机器人能理解动作的语义关系，比如“左手挥手”和“右手挥手”是对称操作，从而在遇到新指令时能快速推理出对应动作。

3. 泛化能力与LLM集成

对比实验显示，LangWBC（CLIP+CVAE）在处理未训练指令时明显优于基线模型（CLIP+MLP）。当面对“缓慢行走”“走进商店”“跳跃”等新指令时，CVAE架构的模型生成动作的质量分别高出4.3%、5.4%和4.3%。

研究团队还演示了与大语言模型（LLM）的集成：当输入“前方3米有朋友，你该怎么做？”，LLM分解为“快速走到朋友面前”和“挥手致意”两个子指令，机器人能按顺序执行，展现出处理复杂社交场景的潜力。

LangWBC的核心突破在于：

1. 端到端控制：无需中间运动规划模块，直接从语言到动作，简化系统复杂度

2. 统一潜在空间：CVAE实现语言语义与物理动作的联合建模，支持泛化和新动作生成

3. 零样本迁移：模拟训练的策略可直接部署到真实机器人，无需额外调参

但研究也存在局限性：

●  目前支持的语言指令约数十种，受限于计算资源，大规模扩展仍需优化

●  动作类型以 locomotion 为主，缺乏精细操作（如抓取物体），未来需结合视觉模块

●  CVAE的表达能力有限，模拟与现实的差距可通过引入扩散模型等更先进生成模型改善

LangWBC的出现标志着人形机器人控制进入“语言导向”时代。这项技术有望在以下场景落地：

家庭服务：理解“清理餐桌”“给植物浇水”等指令，完成复杂家务

医疗辅助：协助老年人起身、递送物品，通过语言交互降低使用门槛

教育娱乐：作为教学助手演示动作，或在舞台上表演舞蹈、戏剧

更深远的意义在于，LangWBC为构建“人形机器人基础模型”奠定了基础。通过将语言作为统一接口，未来可整合视觉、触觉等多模态信息，实现更通用的机器人智能——就像人类通过语言协调感知与行动一样，机器人也能以自然语言为核心，理解环境并执行复杂任务。

当机器人能听懂“请帮我倒杯温水”并精准执行时，人机协作的新篇章才真正开启。LangWBC的端到端框架，正是通往这一未来的关键一步。

（感兴趣的读者可访问LangWBC官网LangWBC.github.io观看演示视频，或查阅论文arXiv:2504.21738v1获取技术细节）