近日，由亞馬遜前沿人工智能與機器人部門與麻省理工學(xué)院、斯坦福大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校及卡內(nèi)基梅隆大學(xué)等學(xué)術(shù)機構(gòu)合作研發(fā)的OmniRetarget系統(tǒng)白皮書發(fā)布。這項創(chuàng)新成果聚焦人形機器人在倉儲場景中的運動控制與場景交互能力突破，通過利亞德OptiTrack提供的核心數(shù)據(jù)支撐，展示了機器人跨維度學(xué)習(xí)能力的革命性提升。

OmniRetarget系統(tǒng)是一款全新系統(tǒng)，能夠?qū)⑷祟悇幼骶珳?zhǔn)轉(zhuǎn)換為機器人可執(zhí)行的動作，從而更輕松地教授人形機器人復(fù)雜技能。該系統(tǒng)基于網(wǎng)格的優(yōu)化技術(shù)，將人類演示重定向到人形機器人，生成用于強化學(xué)習(xí)的多樣化運動軌跡。這一創(chuàng)新使得零樣本遷移到現(xiàn)實世界系統(tǒng)成為可能，并且只需極少的獎勵設(shè)計或領(lǐng)域隨機化。

在OmniRetarget系統(tǒng)的研發(fā)和訓(xùn)練過程中，OptiTrack扮演著重要角色，其卓越的系統(tǒng)可靠性與亞毫米級追蹤精度，為機器人訓(xùn)練提供了真實物理環(huán)境下的海量優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，使得機器人能夠通過觀察和學(xué)習(xí)人類的動作來掌握新的技能，幫助機器人快速迭代和進(jìn)步。

在實際測試中，機器人能夠通過搬運椅子作為墊腳，完成一系列跑酷風(fēng)格的動作，包括跳躍、翻滾以吸收著陸沖擊。這一突破性的表現(xiàn)，極大地拓展了類似人類的機械操控的邊界，預(yù)示著人形機器人在復(fù)雜環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)的能力將得到飛躍式提升。

2025年，OptiTrack持續(xù)深耕人形機器人領(lǐng)域，通過多元合作與技術(shù)創(chuàng)新，賦能各類場景及賽事：

? 與俄勒岡州立大學(xué)工程研究院長期合作，以“黃仁勛夫婦協(xié)同創(chuàng)新綜合中心”為合作重要平臺，該中心的最佳創(chuàng)意將融入OptiTrack的Motive平臺及其自有實驗室，實現(xiàn)多個領(lǐng)域突破性創(chuàng)新。

? 助力人形機器人與人類進(jìn)行多達(dá)106次的乒乓球連擊、與不同性別和體型的人類進(jìn)行乒乓球?qū)?zhàn)、人形機器人之間的乒乓球?qū)?zhàn)。

? 以高精度數(shù)據(jù)與服務(wù)全程保障世界人形機器人運動會順利進(jìn)行，并為參賽隊伍提供賽前、賽中以及賽后的運動數(shù)據(jù)分析和技術(shù)保障。憑借OptiTrack的賦能，機器人伙伴最終斬獲兩金一銀的佳績。

? 在全球首個人形機器人半程馬拉松賽事中，OptiTrack賦能戰(zhàn)略合作伙伴松延動力，為參賽機器人提供動作數(shù)據(jù)與服務(wù)，助力“小頑童隊”和“旋風(fēng)小子隊”兩支隊伍獲得第二名和第四名的優(yōu)異成績。

此次OmniRetarget與OptiTrack的技術(shù)耦合開創(chuàng)了機器人訓(xùn)練新范式，為人形機器人在物流倉儲等復(fù)雜場景的應(yīng)用鋪平道路。隨著科技的飛速發(fā)展和創(chuàng)新的不斷推進(jìn)，利亞德OptiTrack將為全球人形機器人產(chǎn)業(yè)注入源源不斷的強大動力，引領(lǐng)人形機器人領(lǐng)域邁向更加輝煌的未來。