論文の概要: ImitationNet: Unsupervised Human-to-Robot Motion Retargeting via Shared Latent Space
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05310v3
- Date: Mon, 8 Apr 2024 15:44:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-10 04:37:55.924770
- Title: ImitationNet: Unsupervised Human-to-Robot Motion Retargeting via Shared Latent Space
- Title（参考訳）: ImitationNet: 共有潜在空間による非教師なし人間とロボットのモーションリターゲティング
- Authors: Yashuai Yan, Esteve Valls Mascaro, Dongheui Lee,
- Abstract要約: 本稿では,ロボットの動きに対する新しいディープラーニング手法を提案する。
本手法では,新しいロボットへの翻訳を容易にする,人間とロボットのペアデータを必要としない。
我々のモデルは、効率と精度の観点から、人間とロボットの類似性に関する既存の研究よりも優れています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.806227900768926
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper introduces a novel deep-learning approach for human-to-robot motion retargeting, enabling robots to mimic human poses accurately. Contrary to prior deep-learning-based works, our method does not require paired human-to-robot data, which facilitates its translation to new robots. First, we construct a shared latent space between humans and robots via adaptive contrastive learning that takes advantage of a proposed cross-domain similarity metric between the human and robot poses. Additionally, we propose a consistency term to build a common latent space that captures the similarity of the poses with precision while allowing direct robot motion control from the latent space. For instance, we can generate in-between motion through simple linear interpolation between two projected human poses. We conduct a comprehensive evaluation of robot control from diverse modalities (i.e., texts, RGB videos, and key poses), which facilitates robot control for non-expert users. Our model outperforms existing works regarding human-to-robot retargeting in terms of efficiency and precision. Finally, we implemented our method in a real robot with self-collision avoidance through a whole-body controller to showcase the effectiveness of our approach. More information on our website https://evm7.github.io/UnsH2R/
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ロボットが人間のポーズを正確に模倣できるように,ロボットの動き再ターゲティングのための新しい深層学習手法を提案する。
従来のディープラーニングに基づく研究とは対照的に,本手法では,新たなロボットへの翻訳を容易にする,人間とロボットのペアデータを必要としない。
まず,人間とロボットのポーズのクロスドメイン類似度指標を生かした適応型コントラスト学習を用いて,人間とロボットの共用潜伏空間を構築した。
さらに,ポーズの類似性を高精度に捉えつつ,ロボットの動きを直接制御できる共通潜伏空間を構築するための一貫性項を提案する。
例えば、2つの投影された人間のポーズ間の単純な線形補間によって、中間動作を生成することができる。
我々は, 多様なモダリティ(テキスト, RGBビデオ, キーポーズなど)からロボット制御を包括的に評価し, 非専門家のロボット制御を容易にする。
我々のモデルは、効率と精度の観点から、人間からロボットへのリターゲティングに関する既存の研究よりも優れています。
最後に,本手法を実ロボットに実装し,本手法の有効性を示す。
我々のウェブサイト https://evm7.github.io/UnsH2R/
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