Human2Humanoid: ヒューマノイドロボットのための物理認識クロスモルフォロジー動作リターゲティング
Human2Humanoid: Physics-Aware Cross-Morphology Motion Retargeting for Humanoid Robots
人間の動作をヒューマノイドロボットに転写するための教師なしリターゲティングフレームワークを提案し、CycleGANと物理制約を組み合わせて高忠実度かつ物理的に実現可能な動作を生成する。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Tianchen Huang, Feiyang Yuan, Junchi Gu, Shurui Fang, Xiaohu Zhang, Yu Wang, Wei Gao, Shiwu Zhang
分類: cs.RO
原文アブストラクト
Retargeting human motion to humanoid robots is critical for teleoperation, imitation learning and human-robot interaction. However, it remains challenging because of substantial morphological discrepancies between humans and robots, including differences in skeletal topology, limb proportions and degrees of freedom, as well as the scarcity of paired motion data. This paper presents Human2Humanoid, an unsupervised motion retargeting framework that transfers human motions to humanoid robot behaviors with high fidelity. To bridge the domain gap under unpaired data, we adopt a CycleGAN-based architecture equipped with a skeleton-aware graph convolutional network to capture topology-dependent motion features. To address cross-domain scale mismatches, we introduce a morphology-invariant end-effector consistency loss that aligns normalized end-effector trajectories to preserve motion semantics across embodiments. To improve physical plausibility and reduce contact artifacts, we impose explicit physics-aware feasibility constraints to encourage reproduction of the contact patterns in the source motion. Experimental results show that the proposed method successfully retargets human motion to the Unitree G1 humanoid robot without paired data, and outperforms existing methods in both downstream controllability and physical feasibility.
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