論文の概要: MaskedManipulator: Versatile Whole-Body Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19086v2
• Date: Sat, 20 Sep 2025 17:43:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:15.645355
• Title: MaskedManipulator: Versatile Whole-Body Manipulation
• Title（参考訳）: MaskedManipulator:Versatile Whole-Body Manipulation
• Authors: Chen Tessler, Yifeng Jiang, Erwin Coumans, Zhengyi Luo, Gal Chechik, Xue Bin Peng,
• Abstract要約: 本研究では,大規模な人体モーションキャプチャーデータに基づいて学習したトラッキングコントローラから生成制御ポリシーであるMaskedManipulatorを紹介する。 この2段階の学習プロセスにより、システムは複雑なインタラクション動作を実行でき、キャラクタとオブジェクトの両方の動作を直感的に制御できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.02818493367002
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We tackle the challenges of synthesizing versatile, physically simulated human motions for full-body object manipulation. Unlike prior methods that are focused on detailed motion tracking, trajectory following, or teleoperation, our framework enables users to specify versatile high-level objectives such as target object poses or body poses. To achieve this, we introduce MaskedManipulator, a generative control policy distilled from a tracking controller trained on large-scale human motion capture data. This two-stage learning process allows the system to perform complex interaction behaviors, while providing intuitive user control over both character and object motions. MaskedManipulator produces goal-directed manipulation behaviors that expand the scope of interactive animation systems beyond task-specific solutions.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、全身オブジェクト操作のための多目的で物理的にシミュレートされた人間の動作を合成する課題に取り組む。 より詳細な動き追跡,軌道追従,遠隔操作に重点を置く従来の手法とは異なり,本フレームワークでは,対象物ポーズや身体ポーズなどの多目的な高次目標を指定できる。 そこで我々はMaskedManipulatorを紹介した。MaskedManipulatorは大規模な人間のモーションキャプチャーデータに基づいて訓練されたトラッキングコントローラから抽出した生成制御ポリシーである。 この2段階の学習プロセスにより、システムは複雑なインタラクション動作を実行でき、キャラクタとオブジェクトの両方の動作を直感的に制御できる。 MaskedManipulatorは、タスク固有のソリューションを超えてインタラクティブなアニメーションシステムの範囲を広げる、ゴール指向の操作行動を生成する。

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