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
