论文页面 - CoDance：从视频中学习反应性与柔顺性的人-人形机器人交互

来源：https://huggingface.co/papers/2610.05324

摘要

双人人形机器人交互将运动控制与持续的物理接触耦合在一起。人形机器人需要在与人类动作协调的同时，响应交互力并保持稳定、自然的运动。我们提出了 CoDance，一个从视频中学习具有反应性和柔顺性的人-人形机器人交互的框架。我们以双人舞蹈作为一个具有挑战性的具体场景进行研究，其中人形机器人需要与移动的舞伴协调步伐，并保持双手持续接触。给定一段两名人类舞者的视频，CoDance 将他们的动作重定向为机器人参考动作和一个移动的舞伴。我们引入了一种多连杆柔顺性增强方法，通过在双手施加结构化力的条件下调整机器人参考动作，将运动学演示转化为力感知的训练数据。在该数据上训练的策略能够跟随观察到的舞伴运动，同时保留演示中的运动风格，并对物理交互做出柔顺的响应。在仿真中，策略能够根据舞伴的变化调整步伐，并重现增强演示中约 80% 的腕部位移。在实体人形机器人上，CoDance 实现了与人类舞伴的持续双人舞蹈，包括前向和后向运动之间的反复切换。

查看 arXiv 页面 (https://arxiv.org/abs/2610.05324)　查看 PDF (https://arxiv.org/pdf/2610.05324)　项目页面 (https://generalroboticslab.com/CoDance)　GitHub5 (https://github.com/generalroboticslab/codance)　加入收藏 (https://huggingface.co/login?next=%2Fpapers%2F2610.05324)

在你的代理中获取这篇论文：

hf papers read 2610.05324

还没有最新版 CLI？curl -LsSf https://hf.co/cli/install.sh | bash

引用此论文的模型 0

暂无模型关联此论文

在模型 README.md 中引用 arxiv.org/abs/2610.05324 即可从本页面链接该模型。

引用此论文的数据集 1

GeneralRoboticsLab/CoDance 更新于约 1 小时前 • 28 (https://huggingface.co/datasets/GeneralRoboticsLab/CoDance)

引用此论文的 Spaces 0

暂无 Space 关联此论文

在 Space README.md 中引用 arxiv.org/abs/2610.05324 即可从本页面链接该 Space。

包含此论文的合集 0

暂无合集包含此论文

将此论文加入合集 (https://huggingface.co/new-collection) 即可从本页面链接该合集。