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HiPhi
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新的HiPHI数据集通过大规模动作捕捉推动人形机器人学习
为了解决训练人形机器人进行复杂物理交互的数据限制，开发了一个名为HiPHI的新数据集。该数据集规模庞大，包含617.5小时的动作捕捉数据，并以FrameNet为指导框架，系统地涵盖了广泛的人类动作和物体交互。数据包括同步的物体轨迹和网格，使其适用于教授机器人现实世界的任务。在HiPHI上训练的策略已证明随着数据规模的增加而提高了性能，并成功迁移到了物理Unitree G1人形机器人上。
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新的基准和数据集推动人体运动追踪和生成技术发展
研究人员推出了新的评估人体运动追踪和生成任务的基准和数据集。HiPHI提供了超过600小时的高保真运动数据，并遵循语言学原理进行指导，以改进人形策略学习。HumanTracker提供了一个包含153小时运动数据的基准，以及一个名为HumanScore的新指标，该指标旨在与人类对运动质量的感知保持一致，特别关注物理接触和稳定性。此外，PRISM提出了一个新颖的流式人体运动生成框架，将运动分解为运动学单元，在学术数据集上的表现优于现有的文…