项目背景与目标
随着人形机器人技术的发展，如何通过自然、低成本的方式实时控制机器人，逐渐成为具身智能领域的重要研究方向。传统遥操作系统通常依赖动作捕捉设备、惯性传感器或专业控制器，部署成本较高，也难以充分利用大规模人体视频数据。
第三视角人体视频包含丰富的姿态和运动信息，但从视频直接预测机器人动作仍面临深度信息缺失、人体遮挡、相机运动以及人体与机器人结构差异等问题。此外，视觉模型生成的运动学动作未必满足机器人的动力学和平衡约束，需要通过动作追踪控制器才能稳定部署到机器人平台。
本项目旨在构建一个基于第三视角人体视频的人形机器人实时控制系统，实现从视频输入、机器人运动学动作生成到仿真及真机执行的完整流程。具体目标包括：
- 整合多个大规模人体视频数据集，构建视频—机器人动作配对数据；
- 训练监督学习模型，实现从人体视频到机器人逐帧关节旋转的预测；
- 训练通用动作追踪控制器，并完成仿真与真实机器人部署；
- 探索生成动作的物理可行性优化方法，提高系统的稳定性与动作质量。
核心任务设计
任务一：视频—机器人动作数据集构建（35分）
整合BEDLAM、BEDLAM2.0和Human3.6M数据集，完成视频、人体模型、相机参数、帧率、坐标系及动作表示的统一。使用GMR动作重定向算法，将人体动作批量转换为目标人形机器人的关节动作，使重定向结果满足机器人的骨骼结构、关节自由度和关节限位等基本约束。
进一步完成异常动作过滤、视频与动作时间同步、训练集划分和动作可视化，形成统一的视频—人体动作—机器人动作数据处理管线。
任务二：视频驱动的机器人动作生成（35分）
构建基于监督学习的机器人运动学动作生成模型，以第三视角人体视频或连续视频帧为输入，输出机器人每一帧的全身关节旋转、根节点姿态及必要的运动状态。
模型需要学习人体外观、空间姿态和时序运动之间的关系，并处理人体遮挡、动态相机、复杂背景和快速动作等情况。训练过程中应保证预测动作的准确性、连续性和完整性，减少关节抖动、姿态漂移及动作突变。
同时，实现离线视频和摄像头视频流两种推理方式，并对模型进行推理加速，使其满足实时控制需求。
任务三：动作追踪控制器与机器人部署（30分）
参考SONIC等人形机器人全身动作追踪方法，基于任务一生成的机器人动作数据训练通用动作追踪控制器。控制器接收模型预测的运动学动作，并输出机器人可执行的控制指令，使机器人能够在动力学环境中稳定复现目标动作。
在Isaac Lab或MuJoCo中搭建目标人形机器人模型，验证控制器对不同动作、输入噪声和预测误差的鲁棒性。随后集成视频动作生成模型与动作追踪控制器，形成“人体视频—机器人关节动作—底层控制指令”的完整实时系统。
最终将系统部署至真实人形机器人，完成通信接口、实时推理、状态反馈和安全保护等模块，并比较仿真与真机环境中的动作追踪精度、稳定性和端到端延迟。
任务四：动作物理可行性优化（可选加分项，20分）
使用强化学习对模型生成的机器人运动学动作进行优化，在保持原始人体动作特征的同时，减少脚底滑动、关节超限、身体失衡和动作不连续等问题。
将优化后的动作作为追踪控制器的参考动作或新的监督训练数据，并比较优化前后动作在仿真环境中的物理可执行性、动作质量和追踪成功率。
数据集与技术栈
本项目将使用BEDLAM、BEDLAM2.0和Human3.6M数据集，覆盖合成与真实、多视角与动态相机等不同视频条件。使用GMR完成人体动作到人形机器人动作的批量重定向，并根据目标机器人平台构建统一的动作表示。
开发环境采用Python 3.10+、PyTorch 2.0+和CUDA 12.0+，使用OpenCV完成视频处理，使用NumPy和Pandas完成数据整理。机器人控制与策略训练采用Isaac Lab或MuJoCo，实验记录采用Weights & Biases。真机部署还需集成摄像头输入、GPU实时推理、机器人通信和安全控制模块。
预期成果
预期技术成果包括：
- 统一的多源人体视频与动作数据处理框架；
- 基于GMR构建的视频—机器人动作配对数据集；
- 视频驱动的机器人运动学动作生成模型；
- 支持实时推理的视频流控制系统；
- 通用人形机器人动作追踪控制器；
- 仿真环境与真实机器人上的动作执行演示。
预期学术成果包括一份详细描述数据构建、模型设计、控制策略及部署结果的技术报告，公开或可复现的项目代码，以及可能的机器人、计算机视觉或具身智能相关会议论文投稿。
参考文献
Black, M. J., Patel, P., Tesch, J., and Yang, J. “BEDLAM: A Synthetic Dataset of Bodies Exhibiting Detailed Lifelike Animated Motion.” Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2023.
Tesch, J., et al. “BEDLAM2.0: Synthetic Humans and Cameras in Motion.” Advances in Neural Information Processing Systems, 2025.
Ionescu, C., Papava, D., Olaru, V., and Sminchisescu, C. “Human3.6M: Large Scale Datasets and Predictive Methods for 3D Human Sensing in Natural Environments.” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2014.
Araujo, J. P., et al. “Retargeting Matters: General Motion Retargeting for Humanoid Motion Tracking.” 2026.
Luo, Z., et al. “SONIC: Supersizing Motion Tracking for Natural Humanoid Whole-Body Control.” 2026.