論文の概要: MIRROR: Visual Motion Imitation via Real-time Retargeting and Teleoperation with Parallel Differential Inverse Kinematics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.23995v1
- Date: Wed, 25 Mar 2026 06:49:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-26 21:06:11.168202
- Title: MIRROR: Visual Motion Imitation via Real-time Retargeting and Teleoperation with Parallel Differential Inverse Kinematics
- Title（参考訳）: MIRROR:並列微分逆運動学を用いたリアルタイムリターゲティングと遠隔操作による視覚運動模倣
- Authors: Junheng Li, Lizhi Yang, Aaron D. Ames,
- Abstract要約: リアルタイムヒューマノイド遠隔操作には応答性逆運動学(IK)が必要である。
本稿では,GPU並列化された連続型差動IKを提案する。
本手法は,人体ロボットTheMIS上で,実世界のタスクにおいて,堅牢でリアルタイムな上半身遠隔操作を可能にする視覚骨格ポーズ推定パイプラインと組み合わせる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.41490560492412
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Real-time humanoid teleoperation requires inverse kinematics (IK) solvers that are both responsive and constraint-safe under kinematic redundancy and self-collision constraints. While differential IK enables efficient online retargeting, its locally linearized updates are inherently basin-dependent and often become trapped near joint limits, singularities, or active collision boundaries, leading to unsafe or stagnant behavior. We propose a GPU-parallelized, continuation-based differential IK that improves escape from such constraint-induced local minima while preserving real-time performance, promoting safety and stability. Multiple constrained IK quadratic programs are evaluated in parallel, together with a self-collision avoidance control barrier function (CBF), and a Lyapunov-based progression criterion selects updates that reduce the final global task-space error. The method is paired with a visual skeletal pose estimation pipeline that enables robust, real-time upper-body teleoperation on the THEMIS humanoid robot hardware in real-world tasks.
- Abstract（参考訳）: リアルタイムなヒューマノイド遠隔操作には、動的冗長性と自己協調性制約の下で応答性および制約セーフな逆運動学(IK)解決器が必要である。
微分IKは効率的なオンライン再ターゲティングを可能にするが、その局所的な線形化更新は本質的に盆地依存であり、しばしば関節の限界、特異点、あるいは活発な衝突境界付近に閉じ込められ、安全でない、あるいは停滞した振る舞いをもたらす。
本稿では,GPU並列化された連続型差動IKを提案する。
複数の制約付きIK二次プログラムを並列に評価し、自己衝突回避制御障壁関数(CBF)とともに、Lyapunovベースの進行基準により、最終グローバルなタスク空間エラーを減らす更新を選択する。
本手法は,人体ロボットTheMIS上で,実世界のタスクにおいて,堅牢でリアルタイムな上半身遠隔操作を可能にする視覚骨格ポーズ推定パイプラインと組み合わせる。
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