HOI-Retarget: 面向人与物体交互的接触中心重定向方法

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摘要

HOI-Retarget 介绍了一种以接触为中心的重定向方法，用于将人与物体交互转移到人形机器人上，从而能够从单次演示和单目视频接触中生成大规模运动数据。

从示例中学习（LfD）使人形机器人能够获取多样化的全身技能，但将此范式扩展到人与物体交互（HOI）受限于机器人兼容交互参考的可用性。我们提出 HOI-Retarget，一种以接触为中心的重定向方法，用于将 HOI 转移到人形机器人上，以实现大规模运动数据生成。其窗口轨迹优化将每个标记的接触作为物体坐标系中的目标，平衡身体跟踪、足部支撑和机器人在运动学限制下的平滑性。该方法可以跨物体尺寸增强单次演示，吸收从单目视频重建的接触，并扩展到多个机器人操作同一物体。我们公开发布代码和重定向的运动数据集。
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论文页面 - HOI-Retarget：以人为对象交互为中心的重定向方法

来源：https://huggingface.co/papers/2609.34674

摘要

示教学习已使人形机器人能够掌握多样化的全身技能，但将这一范式扩展到人与物体的交互领域时，受限于机器人兼容的交互参考数据的可用性。我们提出HOI-Retarget——一种以人为对象交互为中心的重定向方法，可将人与物体的交互动作迁移至人形机器人，以实现大规模运动数据生成。其窗口化轨迹优化机制利用物体坐标系中的每个标注接触点作为目标，在机器人运动学约束下平衡身体追踪、足部支撑与动作平滑性。该方法可在不同物体尺寸间增强单一示教动作，能融合从单目视频重建的接触信息，并可扩展至多个机器人操作同一物体的场景。我们已公开发布代码库与重定向后的运动数据集。

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