NVIDIA/soma-retargeter

解決的問題

SOMA Retargeter 解決了將人類動作數據（來自 BVH 檔案）轉移到人形機器人的挑戰。由於人類與機器人的身體比例和關節結構不同，動作無法直接複製；必須進行調整以適應機器人的物理限制與比例，同時保持原始動作的意圖。

運作方式

該工具透過多步驟流程處理 SOMA-base 骨架動畫：

1. 縮放 (Scaling)：調整人類比例的關節以符合機器人的特定比例。
2. 逆向運動學 (IK)：為每一幀求解 IK，以確定機器人模仿人類姿勢所需的關節角度。
3. 穩定化 (Stabilization)：穩定接觸點（例如腳部著地）並限制關節數值，確保其保持在機器人設定的物理限制內。
4. 輸出 (Output)：最終結果匯出為 CSV 檔案，包含機器人的根節點姿勢與驅動關節數值，隨後可用於模擬或機器人控制器。

適用對象

本軟體專為機器人研究人員與開發人員設計，適用於需要將動作捕捉數據轉換為可執行機器人動畫的人形機器人專案。

特色亮點

• 多機器人支援：包含多種機器人的預配置資產，包括 unitree_g1、unitree_h2、booster_t1、agibot_x2ultra 與 agibot-a3t3。
• 靈活介面：提供用於手動檢查的互動式檢視器，以及用於批次處理大量動作檔案目錄的無頭模式 (headless mode)。
• 最佳化工具：包含 IK 權重最佳化器，用於精煉機器人達成目標姿勢的方式。
• 整合性：作為 SOMA 生態系統的一部分，與動作估計及全身控制工具相輔相成。