G-DReaM: Graph-conditioned Diffusion Retargeting across Multiple Embodiments
作者: Zhefeng Cao, Ben Liu, Sen Li, Wei Zhang, Hua Chen
分类: cs.RO
发布日期: 2025-05-27
💡 一句话要点
提出G-DReaM，用于跨多种机器人形态的图条件扩散运动重定向
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 运动重定向 机器人控制 扩散模型 图神经网络 跨形态学习
📋 核心要点
- 现有运动重定向方法难以统一处理拓扑结构、几何参数和关节对应关系不一致的多种机器人形态。
- 提出G-DReaM框架，利用图结构编码机器人形态特征，并结合定制注意力机制实现关节层面的知识利用。
- 实验表明，该模型能以统一方式跨异构形态重定向运动，并具备一定的泛化能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的统一图条件扩散运动生成框架，用于跨不同机器人形态重定向参考运动。异构形态的内在特征用图结构表示，有效捕捉了不同机器人的拓扑和几何特征。这种基于图的编码进一步允许在关节层面进行知识利用，并结合本文开发的定制注意力机制。针对目标形态缺乏真实运动数据的问题，我们利用能量引导（表现为重定向损失）来训练扩散模型。作为机器人领域首批跨形态运动重定向方法之一，实验验证了所提出的模型能够以统一的方式跨异构形态重定向运动，并展示了对不同骨骼结构和相似运动模式的一定程度的泛化能力。
🔬 方法详解
问题定义：现有运动重定向方法难以处理具有不同拓扑结构、几何参数和关节对应关系的多种机器人形态。缺乏一个统一的框架来学习和迁移人类或其他机器人的运动到目标机器人上，尤其是在目标机器人缺乏真实运动数据的情况下。
核心思路：核心思路是将不同机器人的形态特征表示为图结构，利用图神经网络学习不同机器人之间的对应关系和运动模式。通过图结构编码，可以有效地捕捉机器人的拓扑和几何特征，并利用注意力机制在关节层面进行知识利用。此外，利用能量引导（重定向损失）来训练扩散模型，解决目标机器人缺乏真实运动数据的问题。
技术框架：G-DReaM框架主要包含以下几个模块：1) 图结构编码器：将不同机器人的形态特征编码为图结构表示。2) 图神经网络：学习不同机器人之间的对应关系和运动模式。3) 扩散模型：生成目标机器人的运动轨迹。4) 能量引导：利用重定向损失来指导扩散模型的训练。整体流程是，首先将参考运动和目标机器人的图结构输入到模型中，然后通过图神经网络学习运动模式，最后利用扩散模型生成目标机器人的运动轨迹。
关键创新：最重要的技术创新点在于使用图结构来表示机器人的形态特征，并利用图神经网络学习不同机器人之间的对应关系。这种方法能够有效地捕捉机器人的拓扑和几何特征，并实现跨形态的运动重定向。与现有方法的本质区别在于，现有方法通常需要针对不同的机器人形态设计不同的重定向算法，而G-DReaM框架可以以统一的方式处理多种机器人形态。
关键设计：关键设计包括：1) 图结构的构建方式，如何选择节点和边来表示机器人的形态特征。2) 图神经网络的结构，如何设计网络结构来学习不同机器人之间的对应关系。3) 扩散模型的训练方式，如何利用能量引导来训练扩散模型。4) 定制的注意力机制，如何在关节层面进行知识利用。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，G-DReaM框架能够以统一的方式跨异构形态重定向运动，并且在不同骨骼结构和相似运动模式上表现出一定的泛化能力。作为首批跨形态运动重定向方法之一，该研究为机器人运动控制领域提供了新的思路。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人运动控制、人机交互、虚拟现实等领域。例如，可以将人类的运动模式迁移到机器人上，使机器人能够执行更加自然和复杂的任务。此外，还可以用于生成各种机器人的运动动画，提高虚拟现实的真实感和交互性。未来，该技术有望推动机器人智能化发展，并促进人与机器人之间的协作。
📄 摘要（原文）
Motion retargeting for specific robot from existing motion datasets is one critical step in transferring motion patterns from human behaviors to and across various robots. However, inconsistencies in topological structure, geometrical parameters as well as joint correspondence make it difficult to handle diverse embodiments with a unified retargeting architecture. In this work, we propose a novel unified graph-conditioned diffusion-based motion generation framework for retargeting reference motions across diverse embodiments. The intrinsic characteristics of heterogeneous embodiments are represented with graph structure that effectively captures topological and geometrical features of different robots. Such a graph-based encoding further allows for knowledge exploitation at the joint level with a customized attention mechanisms developed in this work. For lacking ground truth motions of the desired embodiment, we utilize an energy-based guidance formulated as retargeting losses to train the diffusion model. As one of the first cross-embodiment motion retargeting methods in robotics, our experiments validate that the proposed model can retarget motions across heterogeneous embodiments in a unified manner. Moreover, it demonstrates a certain degree of generalization to both diverse skeletal structures and similar motion patterns.