hanyang9/UMR

What it solves

UMR 解決了人型機器人運動重定向的挑戰，特別是將複雜的人類動作（來自 SMPL-X、BVH 或特定數據集等各種來源）轉移到具有不同物理結構的機器人身上時，無需在人類與機器人之間進行手動、逐關節的映射。

How it works

UMR 使用外部身體表面作為共享介面。該過程分為兩個階段：

1. Point Cloud Correspondence Learning：系統在源（人類）與目標（機器人）處於對齊的標準姿勢時，學習表面之間的有序映射。

2. Correspondence-Guided Retargeting：機器人的運動是根據學習到的表面匹配，並考慮到位置、方向、接觸點與運動學約束而進行優化的。

一旦為特定的源模板與機器人學習了對應關係，即可用於使用該相同模板的任何動作。

Who it’s for

此工具是為從事人型機器人研究與開發的人員設計的，他們需要將人類動作捕捉數據或合成動畫轉移為可執行的機器人軌跡。

Highlights

• Universal Source Support：相容於各種運動來源，包括 BONES-SEED, GRAIL, OmniContact, LAFAN1/SMPL-X, OMOMO, 以及標準 FBX/BVH 檔案。
• No Manual Mapping：消除對手動人-機器人關節映射的需求。
• Interaction Handling：支援人-場景互動 (HSI) 與人-物體互動 (HOI)。
• Batch Processing：包含一個用於大規模重定向的流水線，具備雙向熱啟動與動態規劃以處理奇點。