Expressive Humanoid

https://github.com/chengxuxin/expressive-humanoid

개요

• 휴머노이드 로봇이 현실에서 다양한 표현력 있는 동작을 생성하도록 전신 제어 정책(whole-body control policy) 을 학습하는 방법을 제안
• 이를 위해 대규모 인간 모션 캡처 데이터 를 활용한 강화 학습 을 적용하지만, 로봇과 인간의 자유도 및 물리적 차이로 인해 단순 모방 학습은 어려움이 있음. 이를 해결하기 위해 ExBody (Expressive Whole-Body Control) 기법을 도입하여, 상체는 모션을 최대한 모방 하고 하체는 주어진 속도를 따르는 방식 으로 학습
• 시뮬레이션 학습과 Sim2Real 전이 를 통해, 로봇이 다양한 스타일로 걷고, 인간과 악수하며, 함께 춤을 추는 동작 등을 수행할 수 있음을 실험을 통해 검증.

I. INTRODUCTION

I. INTRODUCTION

Key Idea

II. PROBLEM FORMULATION

a) Command-conditioned Locomotion Control

b) Expressive Whole-Body Control

III. EXPRESSIVE WHOLE-BODY CONTROL

✅ ExBody의 주요 구성 요소