論文の概要: OmniTrack: General Motion Tracking via Physics-Consistent Reference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.23832v1
- Date: Fri, 27 Feb 2026 09:12:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.759916
- Title: OmniTrack: General Motion Tracking via Physics-Consistent Reference
- Title（参考訳）: OmniTrack: 物理学的な参照による一般的なモーショントラッキング
- Abstract要約: OmniTrackは、一般的なモーショントラッキングから物理的実現可能性を明確に分離する一般的なトラッキングフレームワークである。
実験により、OmniTrackは追跡精度を向上し、目に見えない動きに対して強力な一般化を示すことが示された。
実世界のテストでは、OmniTrackは、フリップやカートホイールのような複雑なアクロバティックな動きを含む、1時間の長さ、一貫性、安定したトラッキングを実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.256312586493415
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Learning motion tracking from rich human motion data is a foundational task for achieving general control in humanoid robots, enabling them to perform diverse behaviors. However, discrepancies in morphology and dynamics between humans and robots, combined with data noise, introduce physically infeasible artifacts in reference motions, such as floating and penetration. During both training and execution, these artifacts create a conflict between following inaccurate reference motions and maintaining the robot's stability, hindering the development of a generalizable motion tracking policy. To address these challenges, we introduce OmniTrack, a general tracking framework that explicitly decouples physical feasibility from general motion tracking. In the first stage, a privileged generalist policy generates physically plausible motions that strictly adhere to the robot's dynamics via trajectory rollout in simulation. In the second stage, the general control policy is trained to track these physically feasible motions, ensuring stable and coherent control transfer to the real robot. Experiments show that OmniTrack improves tracking accuracy and demonstrates strong generalization to unseen motions. In real-world tests, OmniTrack achieves hour-long, consistent, and stable tracking, including complex acrobatic motions such as flips and cartwheels. Additionally, we show that OmniTrack supports human-style stable and dynamic online teleoperation, highlighting its robustness and adaptability to varying user inputs.
- Abstract（参考訳）: リッチな人の動きデータからモーショントラッキングを学習することは、ヒューマノイドロボットの汎用的な制御を実現するための基礎的なタスクであり、多様な動作を可能にする。
しかしながら、人間とロボット間の形態学と力学の相違は、データノイズと相まって、浮遊や浸透のような参照運動において物理的に実現不可能な人工物を導入している。
トレーニングと実行の両方の間、これらのアーティファクトは、次の不正確な参照動作とロボットの安定性の維持の間に矛盾を生じさせ、一般化可能なモーショントラッキングポリシーの開発を妨げる。
これらの課題に対処するために,一般的なトラッキングフレームワークであるOmniTrackを紹介した。
第一段階では、特権的なジェネリストポリシーは、シミュレーションにおいて軌道のロールアウトを通じてロボットのダイナミクスに厳密に固執する物理的にもっともらしい動作を生成する。
第2段階では、一般的な制御ポリシーがトレーニングされ、これらの物理的に実現可能な動作を追跡し、実際のロボットへの安定かつ一貫性のある制御伝達を保証する。
実験により、OmniTrackは追跡精度を向上し、目に見えない動きに対して強力な一般化を示すことが示された。
実世界のテストでは、OmniTrackは、フリップやカートホイールのような複雑なアクロバティックな動きを含む、1時間の長さ、一貫性、安定したトラッキングを実現している。
さらに、OmniTrackは、人間のスタイルの安定した動的オンライン遠隔操作をサポートし、その堅牢性と多様なユーザ入力への適応性を強調している。
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