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HumanoidPose：仅凭视频估计人形机器人全身关节姿态，关节角度误差降低18-32%
原文标题
Vision as Proprioception: Estimating Humanoid Robot Pose from Video
AI 导读
论文提出HumanoidPose框架，将视觉作为本体感觉，仅从视频恢复人形机器人在世界空间中的全身关节构型。该方法把预训练人体姿态特征与机器人运动学统一到一个模型中，将人体动作重定向到16种不同人形机器人本体上，完全依赖合成数据进行可扩展学习，并利用无标注在线视频自训练出2D机器人姿态检测器以提升真实场景泛化。评测显示，在三个真实人形机器人平台上，其关节角度与关节位置精度均优于基线，关节角度误差较各平台最佳基线降低18-32%，并改善了全局定位与对未见本体的泛化能力。
来源：Hugging Face · 每日论文 · arxiv.org
导读与选稿说明
提出从视频估计人形机器人全身关节构型的新框架，在三个真实人形平台的实验中将关节角度误差较最佳基线降低18-32%，并支持从在线与生成视频中提取机器人动作。
导读由模型辅助整理，非独立核验。完整信息见原文。