論文の概要: ExBody2: Advanced Expressive Humanoid Whole-Body Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13196v1
- Date: Tue, 17 Dec 2024 18:59:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-18 17:09:38.846959
- Title: ExBody2: Advanced Expressive Humanoid Whole-Body Control
- Title（参考訳）: ExBody2:高度な表現型ヒューマノイド全体制御
- Authors: Mazeyu Ji, Xuanbin Peng, Fangchen Liu, Jialong Li, Ge Yang, Xuxin Cheng, Xiaolong Wang,
- Abstract要約: 動作を模倣するヒューマノイドを制御できる全身追跡フレームワークであるExBody2を提案する。
モデルは強化学習(Reinforcement Learning)を用いてシミュレーションでトレーニングされ、その後現実世界に移行する。
2つのヒューマノイドプラットフォーム上で実験を行い、最先端技術に対するアプローチの優位性を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.69009772546575
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper enables real-world humanoid robots to maintain stability while performing expressive motions like humans do. We propose ExBody2, a generalized whole-body tracking framework that can take any reference motion inputs and control the humanoid to mimic the motion. The model is trained in simulation with Reinforcement Learning and then transferred to the real world. It decouples keypoint tracking with velocity control, and effectively leverages a privileged teacher policy to distill precise mimic skills into the target student policy, which enables high-fidelity replication of dynamic movements such as running, crouching, dancing, and other challenging motions. We present a comprehensive qualitative and quantitative analysis of crucial design factors in the paper. We conduct our experiments on two humanoid platforms and demonstrate the superiority of our approach against state-of-the-arts, providing practical guidelines to pursue the extreme of whole-body control for humanoid robots.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,現実のヒューマノイドロボットが人間のように表現力のある動作をしながら,安定性を維持できることを示す。
本稿では,参照動作の入力を受け取り,ヒューマノイドを制御して動作を模倣する汎用的な全身追跡フレームワークであるExBody2を提案する。
モデルは強化学習(Reinforcement Learning)を用いてシミュレーションでトレーニングされ、その後現実世界に移行する。
キーポイントトラッキングとベロシティ制御を分離し、特権教師ポリシーを効果的に活用し、ターゲットの学生ポリシーに正確な模倣スキルを抽出し、ランニング、しゃがみ、ダンス、その他の挑戦的な動作などの動的運動の忠実度の高い複製を可能にする。
本稿では,本論文における重要な設計要因の総合的質的,定量的分析について述べる。
我々は2つのヒューマノイドプラットフォーム上で実験を行い、最先端技術に対するアプローチの優位性を実証し、ヒューマノイドロボットの全身制御を極端に追求するための実践的ガイドラインを提供する。
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