Taxonomy-aware Dynamic Motion Generation on Hyperbolic Manifolds

📄 arXiv: 2509.21281v1 📥 PDF

作者: Luis Augenstein, Noémie Jaquier, Tamim Asfour, Leonel Rozo

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-09-25

备注: 8 pages, 6 figures, 1 table

💡 一句话要点

提出基于双曲流形的分类感知动态运动生成模型，用于生成类人机器人动作

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 机器人运动生成 双曲流形 高斯过程动态模型 分类感知 层级结构 时间动态性 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有机器人运动生成方法忽略了人类运动的层级分类结构，导致生成的运动与其内在结构脱节。
  2. 本文提出GPHDM模型，将高斯过程动态模型扩展到双曲流形，并融入分类感知的归纳偏置，从而保留运动的层级结构和时间动态性。
  3. 实验表明，GPHDM能够忠实编码运动分类结构和时间动态，并生成物理上一致的新轨迹，尤其在手部抓取动作生成上表现出色。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的生成式概率模型，即双曲流形上的分类感知动态运动生成模型（GPHDM），旨在为机器人生成类人运动。该模型通过扩展高斯过程动态模型（GPDM）的动态先验到双曲流形，并结合分类感知的归纳偏置，从而同时保留运动的层级结构和时间动态性，确保物理一致性。基于这种几何和分类感知框架，我们提出了三种新颖的运动生成机制：两种概率递归方法和一种基于拉回度量测地线的方法。在手部抓取分类上的实验表明，所提出的GPHDM能够忠实地编码底层分类和时间动态，并生成新的物理一致的轨迹。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人运动生成方法通常忽略了人类运动的层级分类结构，导致生成的运动缺乏内在的结构化信息，与实际人类运动存在较大差异。这些方法难以保证生成运动在分类学上的合理性，以及运动过程中的物理一致性。

核心思路：本文的核心思路是将运动数据映射到双曲流形上，利用双曲空间的层级结构来编码运动的分类信息。同时，通过扩展高斯过程动态模型（GPDM）到双曲流形，并结合分类感知的归纳偏置，来学习运动的时间动态性。这样，模型既能捕捉运动的层级结构，又能保证运动的物理一致性。

技术框架：GPHDM模型主要包含以下几个模块：1) 数据预处理：将原始运动数据进行归一化等处理。2) 双曲流形嵌入：将运动数据嵌入到双曲空间中，利用双曲空间的层级结构来编码运动的分类信息。3) 动态模型学习：扩展GPDM到双曲流形，学习运动的时间动态性。4) 运动生成：基于学习到的模型，生成新的运动轨迹。本文提出了三种运动生成方法：两种概率递归方法和一种基于拉回度量测地线的方法。

关键创新：最重要的技术创新点在于将GPDM扩展到双曲流形，并结合分类感知的归纳偏置。这使得模型能够同时学习运动的层级结构和时间动态性，从而生成更符合人类运动特征的轨迹。与现有方法相比，GPHDM能够更好地保留运动的分类信息，并保证运动的物理一致性。

关键设计：GPHDM的关键设计包括：1) 使用庞加莱球模型作为双曲空间的表示。2) 使用高斯过程作为动态模型的先验。3) 设计分类感知的损失函数，鼓励模型学习到符合分类结构的嵌入。4) 提出了三种不同的运动生成方法，以满足不同的应用需求。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GPHDM能够有效地编码运动的层级分类结构和时间动态性。在手部抓取动作生成任务中，GPHDM生成的运动轨迹在分类学上更加合理，并且具有更好的物理一致性。通过对比实验，验证了GPHDM相对于传统方法的优越性，尤其是在生成新的、未见过的运动轨迹时，GPHDM能够更好地保持运动的自然性和流畅性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人运动规划、人机交互、虚拟现实等领域。例如，可以用于生成更自然、更符合人类习惯的机器人动作，提高人机交互的效率和舒适度。此外，还可以用于虚拟角色的动画生成，使其运动更加逼真。未来，该方法有望扩展到更复杂的运动生成任务，例如全身运动生成、多智能体协作运动等。

📄 摘要（原文）

Human-like motion generation for robots often draws inspiration from biomechanical studies, which often categorize complex human motions into hierarchical taxonomies. While these taxonomies provide rich structural information about how movements relate to one another, this information is frequently overlooked in motion generation models, leading to a disconnect between the generated motions and their underlying hierarchical structure. This paper introduces the \ac{gphdm}, a novel approach that learns latent representations preserving both the hierarchical structure of motions and their temporal dynamics to ensure physical consistency. Our model achieves this by extending the dynamics prior of the Gaussian Process Dynamical Model (GPDM) to the hyperbolic manifold and integrating it with taxonomy-aware inductive biases. Building on this geometry- and taxonomy-aware frameworks, we propose three novel mechanisms for generating motions that are both taxonomically-structured and physically-consistent: two probabilistic recursive approaches and a method based on pullback-metric geodesics. Experiments on generating realistic motion sequences on the hand grasping taxonomy show that the proposed GPHDM faithfully encodes the underlying taxonomy and temporal dynamics, and generates novel physically-consistent trajectories.