論文の概要: Visual Imitation Enables Contextual Humanoid Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03729v2
• Date: Wed, 07 May 2025 05:42:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 12:54:13.662539
• Title: Visual Imitation Enables Contextual Humanoid Control
• Title（参考訳）: コンテキストヒューマノイド制御を可能にする視覚的模倣
• Authors: Arthur Allshire, Hongsuk Choi, Junyi Zhang, David McAllister, Anthony Zhang, Chung Min Kim, Trevor Darrell, Pieter Abbeel, Jitendra Malik, Angjoo Kanazawa,
• Abstract要約: VIDEOMIMICは、日常の映像をマイニングし、人間と環境を共同で再構築する、リアルからシミュレート・トゥ・リアルなパイプラインである。 実際のヒューマノイドロボットにおけるパイプラインの結果を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 117.21896531190343
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: How can we teach humanoids to climb staircases and sit on chairs using the surrounding environment context? Arguably, the simplest way is to just show them-casually capture a human motion video and feed it to humanoids. We introduce VIDEOMIMIC, a real-to-sim-to-real pipeline that mines everyday videos, jointly reconstructs the humans and the environment, and produces whole-body control policies for humanoid robots that perform the corresponding skills. We demonstrate the results of our pipeline on real humanoid robots, showing robust, repeatable contextual control such as staircase ascents and descents, sitting and standing from chairs and benches, as well as other dynamic whole-body skills-all from a single policy, conditioned on the environment and global root commands. VIDEOMIMIC offers a scalable path towards teaching humanoids to operate in diverse real-world environments.
• Abstract（参考訳）: 周囲の環境を利用して階段を上って椅子に座るようにヒューマノイドに教えるにはどうすればいいのか? もっとも簡単な方法は、人間のモーションビデオを撮影して、それをヒューマノイドに供給することだ。 VIDEOMIMICは、日常の映像をマイニングし、人間と環境を共同で再構築し、対応するスキルを遂行するヒューマノイドロボットの全身制御ポリシーを作成する。 実際のヒューマノイドロボットにおけるパイプラインの結果を実演し、階段の昇降や降下、椅子やベンチからの着座と立位、環境やグローバルなルートコマンドを条件とした1つのポリシーによる身体全体のダイナミックなスキルなど、頑健で反復的な文脈制御を示す。 VIDEOMIMICは、さまざまな現実世界環境でヒューマノイドを教えるためのスケーラブルなパスを提供する。

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