HumanPlus

斯坦福 2024 年的人形系统：靠一个 RGB 相机让机器人实时模仿人，再从中学会自主技能。

HumanPlus 是斯坦福大学 Zipeng Fu、Qingqing Zhao、Qi Wu、Gordon Wetzstein 和 Chelsea Finn 于 2024 年 6 月提出的人形机器人数据采集与学习系统，发表于 CoRL 2024 并入围最佳论文前 6。硬件以宇树 H1 为基础，加两只因时 6 自由度灵巧手，全身共 33 个自由度。做法分两步：先在仿真里用强化学习、以 AMASS 约 40 小时人体动作数据训练底层控制器 Humanoid Shadowing Transformer，部署后只需一个 RGB 相机估计操作者的身体和手部姿态，机器人就能实时「影子跟随」；再用这种方式遥操作采集演示，训练基于 ACT 改进的 Humanoid Imitation Transformer，靠头部双目 RGB 相机的第一视角画面自主完成任务。它说明全身遥操作不一定需要昂贵的动捕设备。

例子穿鞋后站起来走路：每个任务最多用 40 条影子跟随采集的演示，训练后机器人自主完成，成功率 60%；从仓库货架卸货的成功率为 90%，打字为 80%。

相关

人形机器人、全身遥操作、宇树 H1、ACT、AMASS 人体动捕数据集、OmniH2O

来源

HumanPlus: Humanoid Shadowing and Imitation from Humans (arXiv 2406.10454)
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信息截至

2024-11