基于姿态协同的人形机器人运动脚本编写
机器人学
2025-08-19 v1
摘要
为人形机器人生成类人运动序列在采集和分析参考人体运动、基于这些参考运动合成新运动，以及将生成的运动映射到人形机器人上等方面都面临挑战。为解决这些问题，我们引入了 SynSculptor，一个人形运动分析与编辑框架，它利用姿态协同来实现免训练的类人运动脚本编写。为分析人体运动，我们采集了 20 位个体超过 3 小时的运动捕捉数据，在此过程中，一个实时操作空间控制器在仿真人形机器人上模仿人体运动。我们使用主成分分析（PCA）对按机器人动量变化分割的速度轨迹提取主要的姿态协同，构建了一个用于自由空间运动生成的风格条件协同库。为评估使用该协同库生成的运动，我们计算了每个生成运动的脚部滑动比率以及所提出的运动平滑度指标（涉及总动量和动能偏差），并与参考运动进行了比较。最后，我们将协同与运动-语言转换器结合使用，使机器人在用其末端执行器执行运动任务时，能根据所选协同调整其姿态。补充材料、代码和视频可在 https://rhea-mal.github.io/humanoidsynergies.io 获取。
引用
@article{arxiv.2508.12184,
title = {Humanoid Motion Scripting with Postural Synergies},
author = {Rhea Malhotra and William Chong and Catie Cuan and Oussama Khatib},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.12184},
year = {2025}
}