📌 Expressive Whole-Body Control (표현력 있는 전신 제어, ExBody)

✅ 목표: 보행 제어 + 상체 움직임을 포함한 표현력 있는 전신 제어

• 기존 명령 기반 보행 제어(Command-Conditioned Locomotion Control, $G_m$) 를 확장하여 로봇의 감정 표현 및 다양한 동작을 반영

✅ 목표 공간 (Goal Space, G)

$$ G = G_e \times G_m $$

• $G_m$ : 루트 움직임 목표 (Root Movement Goal, 기존 보행 제어 공간)
• $G_e$ : 표현 목표 (Expression Goal)
  • $g^e \sim G^e$ → 로봇이 상체를 활용해 표현할 동작 정보 ( the desired joint angles, various 3D keypoint locations of the body. )

✅ $G_e$ (표현 목표 공간) 정의

$$ G_e = \langle q, p \rangle $$

• $q \in R^9$ : 상체 9개 관절의 목표 위치 (Upper Body Joint Positions)
• $p \in R^{18}$ : 상체 주요 부위의 3D 키포인트 (3D Keypoints for Expressive Motion)
  • 양쪽 어깨(Shoulders), 팔꿈치(Elbows), 손(Hands)의 3D 좌표 포함

✅ 하체 모션을 목표 공간에서 제외한 이유

• 로봇의 하체 설계가 인간과 다르기 때문에, 하체 모션을 인간 모션 캡처 데이터에서 직접 학습하면 제어가 불안정해지고 정책이 취약해짐
• 따라서, 하체 모션을 제외하고 상체 모션에 집중하여 제어 정책을 학습

✅ ExBody의 목표

$$ \text{ExBody: } g_m \sim G_m, \quad g_e \sim G_e $$

• 전신의 보행 목표( $g_m$ )를 따르면서
• 상체를 활용해 인간과 비슷한 동작 표현( $g_e$ )을 동시에 수행