Implicit Kinodynamic Motion Retargeting for Human-to-humanoid Imitation Learning

📄 arXiv: 2509.15443v1 📥 PDF

作者: Xingyu Chen, Hanyu Wu, Sikai Wu, Mingliang Zhou, Diyun Xiang, Haodong Zhang

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-09-18

💡 一句话要点

提出隐式运动动力学重定向(IKMR)，实现高效的人形机器人模仿学习。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 人形机器人 模仿学习 运动重定向 运动动力学 深度学习 强化学习 运动规划

📋 核心要点

  1. 现有运动重定向方法通常逐帧处理，缺乏处理大规模人类运动数据的能力，限制了人形机器人模仿学习的效率和可扩展性。
  2. IKMR框架通过预训练运动拓扑特征和结合模仿学习，在运动学和动力学层面优化重定向过程，从而实现高效且物理可行的运动转换。
  3. 实验结果表明，IKMR能够实时地将大规模人类运动重定向到人形机器人上，并成功训练全身控制器进行轨迹跟踪，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种隐式运动动力学重定向(IKMR)框架，用于解决人到人形机器人模仿学习中的运动重定向问题。现有方法逐帧进行运动重定向，缺乏可扩展性。IKMR通过考虑运动学和动力学，实现了一种高效且可扩展的重定向方法，将大规模的人类运动转化为机器人可执行的运动。在运动学上，IKMR预训练运动拓扑特征表示和一个双编码器-解码器架构来学习运动域映射。在动力学上，IKMR将模仿学习与运动重定向网络相结合，将运动细化为物理上可行的轨迹。通过使用跟踪结果进行微调，IKMR可以实时实现大规模的物理上可行的运动重定向，并且可以直接训练和部署全身控制器来跟踪其重定向的轨迹。在模拟器和真人大小的人形机器人上进行了大量实验，验证了该框架的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决人到人形机器人模仿学习中，如何高效地将人类运动转化为机器人可执行运动轨迹的问题。现有方法主要采用逐帧运动重定向，计算复杂度高，难以处理大规模运动数据，且忽略了机器人自身的动力学约束，导致重定向后的轨迹可能无法在真实机器人上执行。

核心思路：论文的核心思路是将运动学重定向和动力学优化相结合，利用深度学习方法学习人类运动和机器人运动之间的隐式映射关系，并结合模仿学习，使重定向后的轨迹满足机器人的动力学约束，从而实现高效且物理可行的运动重定向。

技术框架：IKMR框架包含两个主要阶段：运动学重定向和动力学优化。在运动学重定向阶段，首先预训练运动拓扑特征表示，然后使用双编码器-解码器架构学习人类运动和机器人运动之间的映射关系。在动力学优化阶段，将模仿学习与运动重定向网络相结合，使用强化学习方法对重定向后的轨迹进行优化，使其满足机器人的动力学约束。

关键创新：IKMR的关键创新在于：1) 提出了一种隐式的运动重定向方法，避免了显式的对应关系计算，提高了效率；2) 将运动学重定向和动力学优化相结合，保证了重定向后轨迹的物理可行性；3) 使用双编码器-解码器架构学习运动域映射，提高了重定向的准确性。与现有方法相比，IKMR能够更高效地处理大规模运动数据，并生成物理上可行的运动轨迹。

关键设计：在运动学重定向阶段，使用Transformer网络作为编码器和解码器，学习运动拓扑特征表示和运动域映射。在动力学优化阶段，使用PPO算法进行强化学习，奖励函数包括跟踪奖励、平滑性奖励和能量消耗奖励。网络结构的具体参数设置和损失函数的设计细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

论文在模拟器和真实人形机器人上进行了实验，验证了IKMR框架的有效性。实验结果表明，IKMR能够实时地将大规模人类运动重定向到人形机器人上，并成功训练全身控制器进行轨迹跟踪。与基线方法相比，IKMR在跟踪精度、运动平滑性和能量消耗方面均有显著提升。具体性能数据和对比结果在论文中有详细展示。

🎯 应用场景

IKMR框架可应用于人形机器人的运动技能学习、远程操作、虚拟现实等领域。例如，可以通过IKMR将人类的运动数据迁移到人形机器人上，使其能够模仿人类的各种动作，从而实现更自然的人机交互。此外，IKMR还可以用于生成人形机器人的运动规划轨迹，提高其运动的灵活性和适应性。该研究对于推动人形机器人在复杂环境中的应用具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Human-to-humanoid imitation learning aims to learn a humanoid whole-body controller from human motion. Motion retargeting is a crucial step in enabling robots to acquire reference trajectories when exploring locomotion skills. However, current methods focus on motion retargeting frame by frame, which lacks scalability. Could we directly convert large-scale human motion into robot-executable motion through a more efficient approach? To address this issue, we propose Implicit Kinodynamic Motion Retargeting (IKMR), a novel efficient and scalable retargeting framework that considers both kinematics and dynamics. In kinematics, IKMR pretrains motion topology feature representation and a dual encoder-decoder architecture to learn a motion domain mapping. In dynamics, IKMR integrates imitation learning with the motion retargeting network to refine motion into physically feasible trajectories. After fine-tuning using the tracking results, IKMR can achieve large-scale physically feasible motion retargeting in real time, and a whole-body controller could be directly trained and deployed for tracking its retargeted trajectories. We conduct our experiments both in the simulator and the real robot on a full-size humanoid robot. Extensive experiments and evaluation results verify the effectiveness of our proposed framework.