論文の概要: CLOT: Closed-Loop Global Motion Tracking for Whole-Body Humanoid Teleoperation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.15060v1
• Date: Fri, 13 Feb 2026 12:03:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-18 16:03:17.838684
• Title: CLOT: Closed-Loop Global Motion Tracking for Whole-Body Humanoid Teleoperation
• Title（参考訳）: CLOT:全体人型遠隔操作のための閉ループグローバルモーショントラッキング
• Authors: Tengjie Zhu, Guanyu Cai, Yang Zhaohui, Guanzhu Ren, Haohui Xie, ZiRui Wang, Junsong Wu, Jingbo Wang, Xiaokang Yang, Yao Mu, Yichao Yan, Yichao Yan,
• Abstract要約: 閉ループグローバルモーショントラッキングを実現する,リアルタイムな人型遠隔操作システムCLOTを提案する。 CLOTはオペレータとロボットのポーズをクローズドループで同期させ、長時間のタイムホライズン上でドリフトフリーな人間-人間-ヒューマノイドの模倣を可能にする。 本研究では,報奨評価から観測軌道を分離し,スムーズで安定した大域的補正を可能にするデータ駆動ランダム化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.695280037283176
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Long-horizon whole-body humanoid teleoperation remains challenging due to accumulated global pose drift, particularly on full-sized humanoids. Although recent learning-based tracking methods enable agile and coordinated motions, they typically operate in the robot's local frame and neglect global pose feedback, leading to drift and instability during extended execution. In this work, we present CLOT, a real-time whole-body humanoid teleoperation system that achieves closed-loop global motion tracking via high-frequency localization feedback. CLOT synchronizes operator and robot poses in a closed loop, enabling drift-free human-to-humanoid mimicry over long timehorizons. However, directly imposing global tracking rewards in reinforcement learning, often results in aggressive and brittle corrections. To address this, we propose a data-driven randomization strategy that decouples observation trajectories from reward evaluation, enabling smooth and stable global corrections. We further regularize the policy with an adversarial motion prior to suppress unnatural behaviors. To support CLOT, we collect 20 hours of carefully curated human motion data for training the humanoid teleoperation policy. We design a transformer-based policy and train it for over 1300 GPU hours. The policy is deployed on a full-sized humanoid with 31 DoF (excluding hands). Both simulation and real-world experiments verify high-dynamic motion, high-precision tracking, and strong robustness in sim-to-real humanoid teleoperation. Motion data, demos and code can be found in our website.
• Abstract（参考訳）: 長方形全体型ヒューマノイド遠隔操作は、特にフルサイズのヒューマノイドでは、グローバルなポーズドリフトが蓄積しているため、依然として困難である。 最近の学習ベースのトラッキング手法は、アジャイルとコーディネートされた動作を可能にするが、通常はロボットのローカルフレームで動作し、グローバルなポーズフィードバックを無視する。 本研究では,高速なローカライゼーションフィードバックによる閉ループグローバルモーショントラッキングを実現する,リアルタイムな人型遠隔操作システムであるCLOTを提案する。 CLOTはオペレータとロボットのポーズをクローズドループで同期させ、長時間のタイムホライズン上でドリフトフリーな人間-人間-ヒューマノイドの模倣を可能にする。 しかし、強化学習においてグローバルな追跡報酬を直接課すことは、しばしば攻撃的かつ不安定な修正をもたらす。 そこで本研究では,報奨評価から観測軌道を分離し,スムーズで安定した大域的補正を可能にするデータ駆動ランダム化手法を提案する。 不自然な行動を抑える前に、敵の動きで政策を規則化する。 CLOTを支援するため,ヒューマノイド遠隔操作政策を訓練するために,慎重に収集した20時間の人体運動データを収集した。 トランスフォーマーベースのポリシーを設計し、1300時間以上のGPUでトレーニングします。 ポリシーは31のDoF(手を除く)を備えたフルサイズのヒューマノイド上に展開される。 シミュレーションと実世界の両方の実験は、sim-to-realのヒューマノイド遠隔操作における高ダイナミックな動き、高精度な追跡、強靭性を検証する。 モーションデータ、デモ、コードは、私たちのWebサイトにある。

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