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リターゲティングarXiv:2610.32460

CoCarry: 接触・支持構造を考慮した二体ヒューマノイド協調運搬のリターゲティング

CoCarry: Contact-Support-Structured Retargeting for Dual-Humanoid Cooperative Carrying

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220本の二人協調運搬モーションデータセットCoCarryを構築し、同一物体軌道の周りで両ヒューマノイドを協調的に調整する接触・支持構造リターゲティング手法を提案した。

詳しい要約

1. どんなもの?

- 双humanoidによる協調搬送のためのデータセットとretargeting手法の提案 - CoCarry: 2人同期の220シーケンス、21 task schemes、5種類のshared-object geometries、4種類のterrain、約61分のmotionデータセット - Contact-Support-Structured Retargeting: 同一のprescribed object trajectoryの周りで2体のhumanoidをjointly refineする手法 - 個々のmotionの妥当性に加え、cross-agentおよびagent-object関係(shared grasp、relative configuration、whole-body support)の一貫性を扱う点が特徴

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

- 大規模human motion data、motion retargeting、motion imitationによる単体humanoidのwhole-body control研究に対し、協調搬送特有のcross-agent・agent-object関係の一貫性を扱う点が新しい - 既存retargeting手法のGMRおよびOmniRetargetと比較し、penetration durationをそれぞれ67.0%、71.0%削減 - 220シーケンス全てで0.9995のcontact preservationと100%のretargeting success rateを達成 - CORE4DとUnitree G1でも0.9906のcontact preservationとzero measured slidingを報告

3. 技術・手法の肝は?

- nominalな個々のmotionから出発し、同一のprescribed object trajectoryの周りで2体のhumanoidをjointly refine - Cooperation-aware object-local hand anchorsにより、両者で両立するfour-hand grasp関係を保持 - 相補的なupper object-interaction構造とlower support構造により、object-relative geometryとcoordinated supportを維持 - これらcontact-support構造が手法の肝(詳細な最適化定式化は要旨からは不明)

4. どうやって有効だと検証した?

- CoCarryの全220シーケンスを2体のA3 humanoidsへretargetし、contact preservation、penetration duration、retargeting success rateを評価 - GMRおよびOmniRetargetとの比較でpenetration duration削減を確認 - CORE4DをUnitree G1 humanoidsへ適用し、contact preservationとslidingを評価 - 生成されたreferencesをphysics simulationで検証 - 2体のphysical A3 humanoidsによる複数のreal-world cooperative carrying experimentsを実施し、downstream dual-humanoid controlへの有用性を確認

5. 議論はある?

- 要旨からは不明 - 明示されているのは、physics simulationとreal-world experimentsにより生成referencesのusabilityを示した点まで - 限界や失敗ケース、計算コスト、汎化性に関する議論は要旨からは不明

6. 次に読むべき論文は?

- GMR - OmniRetarget - CORE4D - motion retargetingおよびmotion imitationに関する先行研究(個別論文名は要旨からは不明) - 単体humanoidのwhole-body controlに関する大規模human motion data研究(個別論文名は要旨からは不明)

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Ziyu Lin, Shihang Du, Tianhang Wang, Xiaodong Liu, Runze Zhang, Zongyou Yu, Haodong Zhang, Alois Knoll, Guang Chen

分類: cs.RO

原文アブストラクト

Recent advances in large-scale human motion data, motion retargeting, and motion imitation have enabled increasingly capable whole-body control for individual humanoids. Cooperative carrying is more challenging because successful coordination requires not only plausible individual motions, but also consistent cross-agent and agent-object relations, including shared grasp, relative configuration, and whole-body support. We introduce CoCarry, a cooperative-carrying dataset containing 220 synchronized two-person sequences across 21 task schemes, five shared-object geometries, four terrain types, and approximately 61 minutes of motion. We further propose Contact-Support-Structured Retargeting, which starts from nominal individual motions and jointly refines both humanoids around the same prescribed object trajectory. Cooperation-aware object-local hand anchors preserve compatible four-hand grasp relations, while complementary upper object-interaction and lower support structures retain object-relative geometry and coordinated support. Across all 220 CoCarry sequences retargeted to two A3 humanoids, our method achieves 0.9995 contact preservation, reduces penetration duration by 67.0% and 71.0% relative to GMR and OmniRetarget, respectively, and maintains a 100% retargeting success rate. On CORE4D with Unitree G1 humanoids, it achieves 0.9906 contact preservation with zero measured sliding. We further validate the generated references through physics simulation and multiple real-world cooperative carrying experiments on two physical A3 humanoids, demonstrating their usability for downstream dual-humanoid control.

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PR本紙発行元 EmplifAI