Real-Time Whole-Body Teleoperation of a Humanoid Robot Using IMU-Based Motion Capture with Sim2Sim and Sim2Real Validation
作者: Hamza Ahmed Durrani, Suleman Khan
分类: cs.RO
发布日期: 2026-05-12
备注: 8 pages, 4 figures
💡 一句话要点
提出基于IMU的全身动作捕捉系统，实现人形机器人实时遥操作
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 人形机器人 遥操作 全身动作捕捉 IMU 实时控制
📋 核心要点
- 人形机器人全身遥操作面临人机形态差异和控制延迟等难题，现有方法难以保证稳定性和低延迟。
- 该系统利用IMU动作捕捉数据，通过定制的运动处理和运动学重定向流程，实现人体动作到机器人运动的实时映射。
- 实验表明，该系统在仿真和真实机器人上均能稳定复现多种复杂动作，无需离线学习或修改。
📝 摘要（中文）
人形机器人全身遥操作面临稳定性和低延迟的挑战，包括人机形态差异、惯性传感器噪声累积、控制延迟以及Sim2Real迁移鸿沟。本文提出一个完整的实时全身遥操作系统，将Virdyn IMU全身动作捕捉套装记录的人体运动，直接映射到宇树G1人形机器人上。该系统采用定制的运动处理、运动学重定向和控制流程，无需离线缓冲或学习组件，实现连续低延迟操作。系统首先在MuJoCo物理引擎中对宇树G1进行仿真验证（Sim2Sim），然后在物理平台上部署（Sim2Real），无需修改。实验结果表明，系统能够稳定、同步地复现包括行走、站立、坐下、转弯、鞠躬和全身姿态等广泛的运动。
🔬 方法详解
问题定义：人形机器人全身遥操作旨在使机器人能够实时、稳定地模仿人类的动作。现有方法通常受限于人机形态差异导致的运动学不匹配、IMU传感器噪声的累积、控制系统的固有延迟，以及仿真环境与真实环境之间的差异（Sim2Real gap）。这些问题导致难以实现低延迟、高精度的全身动作复现。
核心思路：本文的核心思路是设计一个端到端的、低延迟的运动捕捉和控制系统，直接将人体动作映射到机器人运动。通过定制化的运动处理和运动学重定向算法，解决人机形态差异问题，并尽量减少系统延迟。避免使用离线学习方法，以确保系统的实时性和鲁棒性。
技术框架：该系统主要包含三个模块：1) 运动捕捉模块：使用Virdyn IMU全身动作捕捉套装获取人体运动数据。2) 运动处理和运动学重定向模块：对IMU数据进行滤波和处理，然后通过运动学算法将人体运动映射到机器人关节空间。3) 控制模块：将关节目标位置发送给机器人的底层控制器，驱动机器人运动。整个流程设计为流水线式，以最小化延迟。
关键创新：该系统的关键创新在于其定制化的运动处理和运动学重定向流程，该流程专为低延迟操作而设计，无需任何离线缓冲或学习组件。这种设计使得系统能够实时响应人体运动，并避免了学习算法带来的不确定性和计算开销。此外，该系统在Sim2Sim和Sim2Real环境中均进行了验证，证明了其在真实机器人上的可行性。
关键设计：运动学重定向算法是关键设计之一，需要根据人形机器人的具体结构进行调整。具体的参数设置（如滤波参数、关节映射关系等）需要根据实验结果进行优化，以达到最佳的运动复现效果。论文中没有明确提及损失函数或网络结构，因为该系统没有使用学习方法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该系统能够稳定、同步地复现包括行走、站立、坐下、转弯、鞠躬和全身姿态等广泛的运动。系统在仿真和真实机器人上均进行了验证，证明了其在真实环境中的可行性。该系统无需任何修改即可从仿真环境部署到真实机器人，展示了良好的Sim2Real迁移能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于危险环境下的远程操作、医疗康复、人机协作等领域。例如，在灾难救援中，操作人员可以通过遥操作机器人进入危险区域进行搜救；在医疗领域，医生可以远程操控机器人进行手术或康复训练。该系统为人形机器人的实际应用提供了一种实用且可扩展的解决方案。
📄 摘要（原文）
Stable, low-latency whole-body teleoperation of humanoid robots is an open research challenge, complicated by kinematic mismatches between human and robot morphologies, accumulated inertial sensor noise, non-trivial control latency, and persistent sim-to-real transfer gaps. This paper presents a complete real-time whole-body teleoperation system that maps human motion, recorded with a Virdyn IMU-based full-body motion capture suit, directly onto a Unitree G1 humanoid robot. We introduce a custom motion-processing, kinematic retargeting, and control pipeline engineered for continuous, low-latency operation without any offline buffering or learning-based components. The system is first validated in simulation using the MuJoCo physics model of the Unitree G1 (sim2sim), and then deployed without modification on the physical platform (sim2real). Experimental results demonstrate stable, synchronized reproduction of a broad motion repertoire, including walking, standing, sitting, turning, bowing, and coordinated expressive full-body gestures. This work establishes a practical, scalable framework for whole-body humanoid teleoperation using commodity wearable motion capture hardware.