人の動作事前分布でヒューマノイドの動作をつなぐ

独立に取得したヒューマノイドの動作を連続した一連の動きにつなぐ手法STAMPが発表された。2つの動作を人間のリグに再ターゲットし、学習した整合モデルで相対位置・向き・遷移時間を選び、人の動作事前分布で遷移を生成する。完成した系列をロボットに戻し、追従ポリシーの学習に使う。Unitree G1とROBOTIS K1で遷移の追従成功率を評価し、実機でも長い動作列の合成を示した。