HorizonRobotics/HoloMotion

何を解決するか

HoloMotionは人間型ロボットの全身制御のスケーラビリティの課題に対処します。多様な人間の動きを堅牢に模倣し、リアルタイムで参照を追跡できるようにし、個々の組み立てに別々のポリシーを必要とせずに、さまざまなハードウェア構成で柔軟に動作できるようにします。

仕組み

このシステムは、大規模なモーションデータで訓練された、参照条件付きのMixture-of-Experts（MoE）Transformerを使用しています。標準化された表現であるHoloSMPLを含み、VR、インエーシャル、オプティカル、ビジョンなどの多様なモーションキャプチャソースを統一し、リターゲティングプロセス（HoloRetarget）を可能にします。このパイプラインにより、生のモーションデータ、ポリシー学習、シミュレーション、実世界へのデプロイの間のギャップを埋めることができます。

対象ユーザー

• ロボット研究者：人間型モーション制御の基盤を探している方。
• 開発者：人間型ロボットのオフラインモーション再生やライブ遠隔操作を実行したい方。
• MLエンジニア：自社データセットからカスタムモーションポリシーを訓練したい方。

特徴

• 高パフォーマンス推論：オンロボットで300+ FPSのリアルタイム遠隔操作と、GPU上で3,000+ FPSのデータ生成をサポート。
• ハードウェアの多様性：Unitree G1ロボットの66種類の異なる互換構成（異なるヘッド、ボディ、ハンド）で1つのポリシーが動作可能。
• スケーラブルなアーキテクチャ：60Mから0.4BパラメータまでスケーリングされたMoE Transformerを使用。
• 統一されたデータパイプライン：複数のモーションキャプチャ入力を1つの共有表現に標準化。