Exbody2

1️⃣ 연구 목표

✅ 휴머노이드 로봇이 인간처럼 표현력 있는 동작을 수행하면서도 안정성을 유지하도록 하는 방법 제안

✅ 임의의 참조 모션(reference motion)을 입력받아 로봇이 해당 동작을 자연스럽게 모방하도록 제어

2️⃣ Exbody2 프레임 워크의 주요 특징

✅ 일반화된 전신 추적 프레임 워크(Generalized Whole-Body Tracking Framework)

• 어떤 참조 모션이든 적용 가능하며, 휴머노이드가 이를 모방할 수 있도록 설계

✅ 강화 학습(Reinforcement Learning, RL) 기반 학습 및 실세계 전이(Sim2Real)

• 시뮬레이션에서 학습 후 실제 로봇 환경으로 적용 가능

✅ 추적 및 제어 방식 개선

• 키포인트 추적(keypoint tracking)과 속도 제어(velocity control) 분리
• 더 높은 정밀도로 모션을 모방할 수 있도록 최적화

✅ 교사-학생 정책 전이(Teacher-Student Policy Distillation)

• 교사 정책(privileged teacher policy)을 활용하여 정확한 모방 기술을 학생 정책(target student policy)에 효과적으로 전달
• 이를 통해 고충실도(high-fidelity) 모방 가능

✅ 고난도 동작 학습 가능

• 달리기 🏃‍♂️, 웅크리기 🤸, 춤 💃, 다양한 동적 움직임을 효과적으로 학습 및 재현