NVlabs/ProtoMotions

何を解決するか

ProtoMotions3 はアニメーションとロボット工学の間のギャップを埋めるために設計された GPU 加速フレームワークです。複雑な運動スキルを実現する物理シミュレートされたデジタル人間および人型ロボットのトレーニングに向けた高速プロトタイピングプラットフォームを提供し、研究者がシミュレーションにおける大規模な運動学習から実世界のハードウェアへの展開へと移行できるようにします。

動作方法

このフレームワークは GPU 加速を活用して大規模な強化学習（RL）および運動の模倣を可能にします。NVIDIA Newton、IsaacLab、IsaacGym、MuJoCo、Genesis といった複数の物理エンジンをサポートし、PyRoki を通じて AMASS などの人間データセットから特定のロボット形状への運動データのリターゲティングを可能にします。コントロール、観測、報酬関数を分離したモジュール構造を採用しており、ユーザーはロボット、シミュレータ、または RL アルゴリズムを簡単に交換できます。

対象ユーザー

人型ロボット制御ポリシーの開発に取り組むロボット工学、コンピュータアニメーション、強化学習の研究者および実務家向けです。

主な特徴

• 高速な運動学習：4 A100 GPU を使用して、AMASS から得た 40 時間以上のヒューマンアニメーションデータを 12 時間未満で学習可能。
• シミュレーションから実世界へのパイプライン：ONNX モデルとしてポリシーをエクスポートし、Unitree G1 人型ロボットなど実機ハードウェアへのゼロショット転送を実現。
• クロスシミュレータテスト：1 クリックで異なる物理エンジン間でポリシーをテストし、堅牢性を確認（Sim2Sim）。
• 拡張可能なアーキテクチャ：プロシージャルシーン生成、MuJoCo XML を通じたカスタムロボット統合、MaskedMimic などの生成型ポリシーをサポートするモジュール構成。
• テキストから運動への統合：NVIDIA の Kimodo モデルと互換性があり、テキストプロンプトから物理ベースのポリシーを学習可能。