论文页面 - TERRA：面向肌肉骨骼运动的地形感知重建、重定向与控制

来源：https://huggingface.co/papers/2609.38653

摘要

近年来，肌肉骨骼建模与强化学习的进展使由肌肉驱动的智能体能够复现越来越复杂的人类动作。然而，这些能力目前主要局限于平坦地面，部分原因在于动作数据集很少包含对齐的地形几何信息，且将地形交互重定向到复杂的肌肉骨骼身体上颇具挑战。我们提出 TERRA——一个面向地形感知的肌肉骨骼运动重定向与控制的端到端流水线。仅凭运动学轨迹，TERRA 结合地形先验、估计的接触以及负的自由空间证据，恢复与任务相关的支撑几何。TERRA 在重定向过程中还同时考虑了解剖学约束、肌腱连续性约束与接触约束。利用来自五个数据集的运动-地形配对数据，我们成功地在 9.4 小时的多样化运动上训练出单一的肌肉驱动控制策略。在重建、重定向以及留出测试（held-out）追踪基准上，TERRA 提升了地形精度，显著减少了违反解剖学与交互约束的情况，并在所支持的地形族上取得了观测到的最高完成率。总体而言，TERRA 提供了一条切实可行的路径：从无场景的动作数据出发，实现在多样非平坦地形上的肌肉驱动运动。项目主页：https://cnai.epfl.ch/terra/

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