Noitom Robotics

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。