NVIDIA/soma-retargeter

解决的问题

SOMA Retargeter 解决了将人类动作数据（来自 BVH 文件）转移到人形机器人的挑战。由于人类与机器人的身体比例和关节结构不同，动作无法直接复制；必须进行调整以适应机器人的物理限制与比例，同时保持原始动作的意图。

运作方式

该工具通过多步骤流程处理 SOMA-base 骨架动画：

1. 缩放 (Scaling)：调整人类比例的关节以符合机器人的特定比例。
2. 逆向运动学 (IK)：为每一帧求解 IK，以确定机器人模仿人类姿势所需的关节角度。
3. 稳定化 (Stabilization)：稳定接触点（例如脚部着地）并限制关节数值，确保其保持在机器人设定的物理限制内。
4. 输出 (Output)：最终结果导出为 CSV 文件，包含机器人的根节点姿势与驱动关节数值，随后可用于模拟或机器人控制器。

适用对象

本软件专为机器人研究人员与开发人员设计，适用于需要将动作捕捉数据转换为可执行机器人动画的人形机器人项目。

特色亮点

• 多机器人支持：包含多种机器人的预配置资产，包括 unitree_g1、unitree_h2、booster_t1、agibot_x2ultra 与 agibot-a3t3。
• 灵活界面：提供用于手动检查的交互式查看器，以及用于批处理大量动作文件目录的无头模式 (headless mode)。
• 优化工具：包含 IK 权重优化器，用于精炼机器人达成目标姿势的方式。
• 整合性：作为 SOMA 生态系统的一部分，与动作估计及全身控制工具相辅相成。