高级表达类人动物全身控制
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类人机器人具有与Humans相似的形态,具有执行人类在日常生活中可以完成的各种任务和动作的潜力。,由于高维状态空间和控制性的综合性,发展具有人类类似人类的行为,从而限制了其现实世界的应用仍然具有挑战性。随着大规模Human运动数据集的可用性不断增长[4,45],一种解决这一挑战的实用方法是通过跟踪和模仿人类动作来复制多功能运动[8,20,23,24]。但是,在考虑硬件时,人形机器人和人类仍然完全不同,这阻碍了机器人完全复制人类运动的能力。这提出了一个令人信服的研究问题:鉴于它们的身体局限性,我们如何在保持其稳定性和稳健性的同时,追求人形机器人的表现力,类人类的能力?在本文中,我们引入了先进的表达全身控制(Exbody 2),这是一个有效的框架,可最大程度地揭示人形机器人对可行的全身运动的表现力。该框架属于SIM2REAL管道,该政策将采用参考运动运动作为输入,并输出控制真实类人动物以在现实世界中进行运动的动作。我们培训一项单一的政策,该政策跨越了不同的输入信息。我们确定了四种技术设计以实现这一目标:(i)构建可行且多样化的培训数据集。一些作品通过完善数据集解决了这一点。我们系统地分析数据集人类运动数据集(如Amass [45])通常包含超出机器人物理帽的复杂运动,从而使跟踪过于挑战和降低表现。前[8],例如,通过模棱两可的描述(例如“舞蹈”)仍然可以包含不合适的动作,从而滤除了使用语言标签的不可行动作。其他AP-PARACHES,例如H2O [24]和OmniH2O [24],采用SMPL模型来模拟虚拟类人动物并滤除复杂运动。但是,SMPL化身可以执行真正的机器人无法执行的操作,从而在模拟和现实世界可行性之间造成差距,从而仍会影响训练有效性。

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