論文の概要: Learning Human-to-Humanoid Real-Time Whole-Body Teleoperation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04436v1
• Date: Thu, 7 Mar 2024 12:10:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 14:14:29.960937
• Title: Learning Human-to-Humanoid Real-Time Whole-Body Teleoperation
• Title（参考訳）: 人間から人間へのリアルタイム遠隔操作の学習
• Authors: Tairan He, Zhengyi Luo, Wenli Xiao, Chong Zhang, Kris Kitani, Changliu Liu, Guanya Shi
• Abstract要約: 本稿では,Human to Humanoid(H2O)について紹介する。H2Oは,RGBカメラのみを搭載したヒューマノイドロボットのリアルタイム遠隔操作を実現するフレームワークである。 我々は、これらの洗練された動きを用いてシミュレーションで頑健なリアルタイムヒューマノイド運動模倣機を訓練し、実ヒューマノイドロボットにゼロショットで転送する。 私たちの知る限りでは、学習に基づくリアルタイムな人型ロボット遠隔操作を実現する最初のデモとなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.65637397405485
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Human to Humanoid (H2O), a reinforcement learning (RL) based framework that enables real-time whole-body teleoperation of a full-sized humanoid robot with only an RGB camera. To create a large-scale retargeted motion dataset of human movements for humanoid robots, we propose a scalable "sim-to-data" process to filter and pick feasible motions using a privileged motion imitator. Afterwards, we train a robust real-time humanoid motion imitator in simulation using these refined motions and transfer it to the real humanoid robot in a zero-shot manner. We successfully achieve teleoperation of dynamic whole-body motions in real-world scenarios, including walking, back jumping, kicking, turning, waving, pushing, boxing, etc. To the best of our knowledge, this is the first demonstration to achieve learning-based real-time whole-body humanoid teleoperation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,RGBカメラのみで実物大のヒューマノイドロボットをリアルタイムに遠隔操作できる強化学習(RL)ベースのフレームワークであるHuman to Humanoid(H2O)を提案する。 ヒューマノイドロボットのための人間の動きの大規模再ターゲティング動作データセットを作成するために,特権的動作模倣器を用いて実現可能な動きをフィルタリング・選択するスケーラブルな"sim-to-data"プロセスを提案する。 その後,これらの洗練された動きを用いてロバストな実時間ヒューマノイド運動模倣器を訓練し,ゼロショット方式で実ヒューマノイドロボットに伝達する。 我々は,歩行,バックジャンプ,キック,ターン,スイング,プッシュ,ボクシングなど,現実のシナリオにおける動的全身運動の遠隔操作に成功した。 私たちの知る限りでは、学習に基づくリアルタイムな人型ロボット遠隔操作を実現する最初のデモとなる。

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