iGPC：物体と相互作用するヒューマノイドのための生成的運動事前分布
iGPC: Generative Motion Priors for Object-Aware Humanoid Interaction
大規模な人間の運動データから学習した生成的運動事前分布を活用し、ヒューマノイドが物体に手を伸ばす・掴む・押すといった全身相互作用を知覚に基づいて行えるよう訓練するフレームワークを提案した。
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: Anujith Muraleedharan, Abdul Ahad Butt, Nolan Fey, Yash Prabhu, Anamika J H, Sandor Felber, Maurice Rahme, Ivan Laptev
分類: cs.RO
原文アブストラクト
Humanoid robots operating in unstructured environments must combine robust whole-body control with the ability to perceive and physically interact with surrounding objects. While large-scale human motion data provides powerful priors for natural and versatile humanoid control, effectively transferring such priors to perception-driven object interaction remains challenging. To address this bottleneck, we propose a framework that extends the recently proposed Generative Pretrained Controller (GPC) from general human motion to full-body humanoid-environment interaction. First, we adapt GPC into interaction experts conditioned on scene affordance cues and privileged state information. These experts leverage the pretrained human motion prior while learning task-specific contact behaviors, including reaching toward objects, grasping environmental supports for stabilization, and pushing movable objects. Second, we introduce a perception-driven student that retains the pretrained GPC policy and distills interaction skills from the experts using onboard sensory observations. To bridge the gap between privileged expert observations and sensory inputs, we propose two complementary training objectives that enable effective adaptation of the pretrained motion prior during distillation. Notably, our experiments across multiple whole-body interaction tasks demonstrate that large-scale generative human motion priors provide an effective foundation for learning deployable policies for humanoid interactions in contact-rich real-world environments.
関連論文
- 運動追従とバランス制御を分離したヒューマノイド全身制御フレームワークDKWBCヒューマノイド全身制御
- ForPC: 力覚対応全身制御によるヒューマノイドの精密なカート押しヒューマノイド全身制御
- 単一の微分可能ワールドモデルでヒューマノイド全身制御をスケールさせる手法ヒューマノイド全身制御
- 全身ヒューマノイド制御における高精度SE(3)エンドエフェクタ追従ヒューマノイド全身制御
- BRACE: 力と地形を考慮したヒューマノイド全身運動追従のための参照適応ヒューマノイド全身制御
- KINO: ヒューマノイドの移動操作におけるVLM計画と全身制御のためのキーフレームインターフェースヒューマノイド全身制御
