【Neural Whole-Body Control: HOVER ExBody2 神经】第四部分：代码实战：PyTorch + IsaacLab 4.2 数据准备：从MoCap到IsaacLab
news2026/4/14 10:51:10
目录关键实现细节与技术要点1.SMPL+H 到机器人的映射策略2.关节限制不匹配处理 (IK-based Fixing)3.IsaacLab兼容的数据格式4.后处理优化5.针对舞蹈视频的特殊处理使用示例与下一步生产级数据准备实战脚本。该实现涵盖了从SMPL+H到G1/傅利叶GR-1的完整重定向管线，包含自动关节限制修复和IsaacLab优化格式输出。Python#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ AMASS to Humanoid Retargeting Pipeline for IsaacLab ===================================================== 脚本功能： 1. 加载AMASS数据集(SMPL+H格式)的原始运动捕获数据 2. 执行SMPL+H到目标人形机器人(G1/傅利叶GR-1)的运动重定向 3. 基于梯度下降的关键点匹配与IK-based关节限制修复 4. 生成IsaacLab训练所需的reference_motion.npy格式数据 5. 包含接触检测、速度计算、以及数据增强（平滑滤波） 使用方式： 1. 安装依赖: pip install torch numpy scipy smplx trimesh pybullet isaacgym 2. 下载AMASS数据集到 ./data/AMASS 目录 (SMPL+H G格式) 3. 下载SMPL+H模型(male/female)到 ./data/smpl 目录 4. 准备机器人描述文件(URDF/MJCF)到 ./assets/robots/ 目录 5. 运行: python retarget_amass_to_isaaclab.py --robot g1 --motion "Dance" --visua
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