Un Marco Jerárquico para la Locomoción de Humanoides con Miembros Supernumerarios

A Hierarchical Framework for Humanoid Locomotion with Supernumerary Limbs

November 25, 2025

Autores: Bowen Zhi

cs.AI

Resumen

La integración de extremidades supernumerarias (SLs) en robots humanoides plantea un desafío significativo de estabilidad debido a las perturbaciones dinámicas que introducen. Esta tesis aborda este problema mediante el diseño de una novedosa arquitectura de control jerárquico para mejorar la estabilidad de la locomoción de humanoides con SLs. El núcleo de este marco es una estrategia desacoplada que combina la locomoción basada en aprendizaje con el equilibrio basado en modelos. El componente de bajo nivel consiste en una marcha bípeda para un humanoide Unitree H1 desarrollada mediante aprendizaje por imitación y aprendizaje curricular. El componente de alto nivel utiliza activamente las SLs para el equilibrio dinámico. La efectividad del sistema se evalúa en una simulación basada en física bajo tres condiciones: marcha de referencia para un humanoide sin carga (marcha de referencia), marcha con una carga útil estática en las SLs (carga estática) y marcha con el controlador activo de equilibrio dinámico (equilibrio dinámico). Nuestra evaluación muestra que el controlador de equilibrio dinámico mejora la estabilidad. En comparación con la condición de carga estática, la estrategia de equilibrio produce un patrón de marcha más cercano al de referencia y reduce la distancia de deformación temporal dinámica (DTW) de la trayectoria del centro de masa (CoM) en un 47%. El controlador de equilibrio también mejora la re-estabilización dentro de los ciclos de marcha y logra un patrón más coordinado y en antifase de las fuerzas de reacción del suelo (GRF). Los resultados demuestran que un diseño jerárquico y desacoplado puede mitigar eficazmente las perturbaciones dinámicas internas que surgen de la masa y el movimiento de las SLs, permitiendo una locomoción estable para humanoides equipados con extremidades funcionales. El código y los vídeos están disponibles aquí: https://github.com/heyzbw/HuSLs.

English

The integration of Supernumerary Limbs (SLs) on humanoid robots poses a significant stability challenge due to the dynamic perturbations they introduce. This thesis addresses this issue by designing a novel hierarchical control architecture to improve humanoid locomotion stability with SLs. The core of this framework is a decoupled strategy that combines learning-based locomotion with model-based balancing. The low-level component consists of a walking gait for a Unitree H1 humanoid through imitation learning and curriculum learning. The high-level component actively utilizes the SLs for dynamic balancing. The effectiveness of the system is evaluated in a physics-based simulation under three conditions: baseline gait for an unladen humanoid (baseline walking), walking with a static SL payload (static payload), and walking with the active dynamic balancing controller (dynamic balancing). Our evaluation shows that the dynamic balancing controller improves stability. Compared to the static payload condition, the balancing strategy yields a gait pattern closer to the baseline and decreases the Dynamic Time Warping (DTW) distance of the CoM trajectory by 47\%. The balancing controller also improves the re-stabilization within gait cycles and achieves a more coordinated anti-phase pattern of Ground Reaction Forces (GRF). The results demonstrate that a decoupled, hierarchical design can effectively mitigate the internal dynamic disturbances arising from the mass and movement of the SLs, enabling stable locomotion for humanoids equipped with functional limbs. Code and videos are available here: https://github.com/heyzbw/HuSLs.