hanyang9/UMR

What it solves

UMR은 휴머노이드 로봇의 모션 리타겟팅 문제를 해결합니다. 특히 다양한 소스(SMPL-X, BVH 또는 전문 데이터셋 등)로부터의 복잡한 인간 동작을 서로 다른 물리적 구조를 가진 로봇에게 수동적인 관절별 매핑 없이 전달하는 데 따르는 어려움을 해결합니다.

How it works

UMR은 외부 신체 표면을 공유 인터페이스로 사용합니다. 프로세스는 두 단계로 진행됩니다:

1. Point Cloud Correspondence Learning: 시스템은 소스(인간)와 타겟(로봇)이 정렬된 표준 포즈 상태일 때 표면 사이의 순서화된 매핑을 학습합니다.

2. Correspondence-Guided Retargeting: 로봇의 동작은 학습된 표면 일치 항목을 기반으로 위치, 방향, 접촉 및 운동학적 제약 조건을 고려하여 최적화됩니다.

특정 소스 템플릿과 로봇에 대해 대응 관계가 학습되면, 동일한 템플릿을 사용하는 모든 동작에 대해 재사용할 수 있습니다.

Who it’s for

이 도구는 인간의 모션 캡처 데이터나 합성 애니메이션을 실행 가능한 로봇 궤적으로 변환해야 하는 휴머노이드 로봇 연구자 및 개발자를 위해 설계되었습니다.

Highlights

• Universal Source Support: BONES-SEED, GRAIL, OmniContact, LAFAN1/SMPL-X, OMOMO 및 표준 FBX/BVH 파일을 포함한 광범위한 동작 소스를 지원합니다.
• No Manual Mapping: 수동적인 인간-로봇 관절 매핑의 필요성을 제거합니다.
• Interaction Handling: HSI(인간-장면 상호작용) 및 HOI(인간-물체 상호작용)를 지원합니다.
• Batch Processing: 특이점을 처리하기 위한 양방향 웜 스타트와 동적 계획법을 포함하는 대규모 리타겟팅을 위한 파이프라인을 포함합니다.