hanyang9/UMR

何を解決するか

UMRは、ヒューマノイドロボットのモーションリターゲティングにおける課題、具体的には、複雑な人間の動き（SMPL-X、BVH、または専門的なデータセットなどの様々なソースから）を、人間とロボットの間で関節ごとに手動でマッピングすることなく、異なる物理構造を持つロボットに転送する際の困難さに取り組んでいます。

仕組み

UMRは、外体の表面を共有インターフェースとして使用します。プロセスは2つのステージで行われます：

1. ポイントクラウド対応学習: システムは、ソース（人間）とターゲット（ロボット）が整列された標準的なポーズにある間に、表面間の順序付けられたマッピングを学習します。
2. 対応関係に基づいたリターゲティング: ロボットの動きは、学習された表面の一致に基づき、位置、方向、接触、および運動学的制約を考慮して最適化されます。

特定のソーステンプレートとロボットに対して対応関係が学習されると、その同じテンプレートを使用するあらゆる動きに対して再利用可能です。

対象者

このツールは、人間のモーションキャプチャデータや合成アニメーションを、実行可能なロボットの軌道に変換する必要があるヒューマノイドロボットの研究者および開発者向けに設計されています。

ハイライト

• ユニバーサルなソースサポート: BONES-SEED、GRAIL、OmniContact、LAFAN1/SMPL-X、OMOMO、および標準的なFBX/BVHファイルを含む、幅広いモーションソースと互換性があります。
• 手動マッピング不要: 人間からロボットへの手動の関節マッピングの必要性を排除します。
• インタラクションの処理: 人間とシーンのインタラクション（HSI）および人間と物体のインタラクション（HOI）をサポートします。
• バッチ処理: 双方向のウォームスタートと、特異点を処理するための動的計画法を含む、大規模なリターゲティングのためのパイプラインが含まれています。