🤖 **视觉模仿驱动的机器人能力提升**：VisualMimic框架的核心在于利用机器人自身的视觉感知（第一人称视角）来学习和执行复杂的移动及操作任务。通过模仿人类的动作，机器人能够学会搬箱子、踢足球等一系列行为，为实现更自然的机器人交互奠定基础。

🔄 **创新的分层控制策略**：该框架巧妙地将复杂任务分解为两个子问题：一个通用的底层运动追踪器负责精确执行关键点目标，不受具体任务限制；一个高层任务决策者则根据视觉和本体感觉信息，生成目标关键点序列，指导底层执行。这种设计提升了学习效率和技能的泛化能力。

🚀 **实现“零样本”仿真到现实迁移**：VisualMimic最突出的成就之一是实现了从仿真环境训练的策略直接部署到真实机器人上使用，无需在现实世界进行任何额外的训练或微调。这得益于训练过程中的关键技术，如注入噪声和规范化动作范围，确保了策略的稳定性和鲁棒性。

💡 **强大的泛化能力与高效表现**：实验结果表明，VisualMimic能够让机器人成功完成多种任务，包括在仿真环境中的平衡、推拉操作，以及在真实世界中的搬箱子、踢球，甚至能在户外草地等非结构化环境中稳定运行，展现了其在不同任务和环境下的出色泛化能力。

CV君 2025-09-26 11:03 江苏

让机器人像人一样‘看’和‘动’，不再是科幻。

最近，机器人领域的一项新进展吸引了我的注意。来自斯坦福大学研究者们，带来了一个名为 VisualMimic 的全新框架，让机器人只通过视觉模仿，就能完成一系列复杂的移动和操作任务。

想象一下，一个机器人能看着人类的动作，然后自己学会怎么搬箱子、踢足球，甚至还能在户外溜达，是不是有点科幻电影走进现实的感觉？这篇论文做的就是这件事。VisualMimic 这个名字也很有意思，“Visual”代表视觉驱动，“Mimic”则是模仿，合在一起就是“视觉模仿”，精准地概括了这项技术的核心。

下面是论文的基本信息，感兴趣的朋友可以深入研究：

让双足人形机器人在人们生活的复杂环境中自由行动并与物体交互，一直是机器人研究的终极目标之一。这不仅要求机器人有强大的全身控制能力，还需要它能像人一样“看懂”周围的环境。

过去的方法大多有两个极端：要么依赖外部的动作捕捉系统（就像电影特效里演员身上贴满的那种传感器），但这在现实世界中显然不实用；要么虽然能用机器人自己的摄像头，但在任务泛化上做得不好，换个新任务就“歇菜”了。

所以，研究者们面临的核心挑战是：如何将机器人自己的视觉感知（第一人称视角）和全身的运动控制无缝结合起来，并且让它学会的技能可以轻松迁移到各种新任务和新环境中？

为了解决这个难题，VisualMimic 采用了一种非常巧妙的 分层控制策略 ，把一个复杂的任务拆解成了两个相对简单的子问题来解决。

这个底层控制器是个“通才”，它的任务很简单：给定一些关键点（比如手、脚、头的位置）的目标，它就负责控制机器人的全身关节，让这些关键点精确地运动到指定位置。它不关心具体要做什么任务，只负责精准执行。

为了训练这个追踪器，研究者用了一种“师徒模式”（Teacher-Student Scheme）。“老师”策略在训练时可以看到所有真实状态（比如机器人的精确位置），像开了“上帝视角”；而“学生”策略（也就是最终部署到机器人上的策略）只能看到机器人自己传感器的数据（摄像头画面和本体感觉信号）。通过模仿“老师”的动作，“学生”就能学会在信息不完全的情况下，仅凭自己的感知来完成动作追踪。

这个高层控制器则是个“专才”，它针对具体任务进行训练。它的输入是机器人的视觉和本体感觉信息，输出的不是直接的电机指令，而是给底层追踪器的一系列“关键点目标”。

举个例子，如果要“踢球”，高层策略会根据摄像头看到的足球位置，决定抬哪条腿、抬多高、何时踢出，然后把这些意图转化成一连串脚和身体其他关键点的目标位置，交给底层去执行。

这种分层设计的好处是，底层的运动能力是通用的，可以复用在任何任务上。当需要学习新任务时，只需要训练高层策略来产生不同的关键点序列就行了，大大提高了学习效率和泛化能力。

CV君认为，这项工作最亮眼的部分在于实现了从仿真环境到真实世界的 零样本迁移 (zero-shot sim-to-real transfer)。这意味着在仿真环境里训练好的策略，可以直接部署到真实的机器人上使用，无需在真实世界里进行任何额外的训练或微调。

为了实现这一点，团队在训练过程中加入了一些关键技术，比如在底层策略中注入噪声，以及根据人类运动数据来规范高层策略的动作范围，确保生成的动作既有效又像人类，从而保证了训练的稳定性和最终策略的鲁棒性。

实验结果也确实令人印象深刻。

仿真环境中的各种任务：平衡球、推方块、够箱子、大力踢

在仿真中，机器人完成了平衡球、推方块、够箱子等多种任务。

在不同地点和时间，机器人都能很好地完成推箱子任务

更重要的是，在真实世界里，机器人成功完成了搬箱子、踢球、踢箱子等任务，甚至还能在户外草地这样的非结构化环境中稳定运行，展现了极强的泛化能力。

与没有使用“师徒模式”训练的策略（下图）相比，VisualMimic（上图）生成的踢箱子动作更像人类，也更有效

通过消融实验，研究者也验证了框架中各个模块的必要性。例如，下图展示了在训练底层追踪器时加入噪声增强的重要性，可以看到不加噪声（No Aug）的策略成功率会显著下降。

下表则进一步展示了不同模块对最终性能的影响，比如，没有视觉输入的策略（Blind）在需要视觉反馈的任务上表现很差，证明了视觉在这些任务中的核心作用。

同时，论文也对比了其他方法，如下表所示，VisualMimic 在多个任务的成功率上都展现了优势。

总的来说，VisualMimic 通过一种创新的分层控制和师徒学习机制，成功地将第一人称视觉和全身控制结合起来，为人形机器人赋予了强大的、可泛化的 loco-manipulation 能力。实现零样本从仿真到真实的迁移，无疑是向通用人形机器人迈出的重要一步。

作者已经开源了代码，这对于整个社区来说是个巨大的福音。鼓励对机器人技术感兴趣的朋友们去他们的项目主页看看视频，或者亲自上手试试代码。

你觉得这种视觉模仿学习的思路，未来还能用在哪些更有趣的机器人任务上？欢迎来评论区聊聊吧！