AMO数据集|人形机器人数据集|运动控制数据集

AMO数据集是一个专门为灵活操作任务设计的人形机器人运动数据集，旨在解决人形机器人在现实世界中实现高度灵活的全身运动控制问题。该数据集包含由动作捕捉数据生成的臂部轨迹和随机采样的躯干方向，通过动力学感知轨迹优化器生成全身参考运动，满足运动学和动力学约束。数据集的创建过程包括使用模型基础轨迹优化进行数据收集，以及使用多目标逆运动学进行控制信号的计算。该数据集的应用领域主要在于人形机器人的灵活操作任务，例如从地面拾取物体等。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

AMO数据集的构建采用了混合运动合成方法，通过融合运动捕捉数据中的手臂轨迹与概率采样的躯干姿态，系统性地消除了训练分布中的运动学偏差。这些指令驱动了一个动态感知的轨迹优化器，生成满足运动学可行性和动力学约束的全身参考运动，从而构建了首个专为灵巧运动操作设计的人形机器人运动库。轨迹优化过程采用控制受限的可行性驱动差分动态规划（BoxFDDP）技术，确保了生成数据的动态可行性。

特点

AMO数据集的核心特点在于其针对人形机器人全身协调运动的系统性设计。作为首个专注于灵巧运动操作的人形机器人运动库，该数据集通过动态感知的轨迹优化确保了运动指令的物理可实现性。其独特之处在于采用混合指令集，将手臂运动与躯干姿态有机结合，显著扩展了机器人的操作空间。数据集特别强调了躯干俯仰、横滚和偏航等多自由度运动的覆盖，使人形机器人能够执行如弯腰拾物等高难度动作，突破了传统运动捕捉数据在躯干协调运动方面的局限性。

使用方法

AMO数据集的使用采用分层控制架构。在部署阶段，系统首先从VR遥操作系统中提取稀疏姿态，通过多目标逆向运动学输出上半身目标。训练好的AMO网络与强化学习策略共同生成机器人的控制信号。具体而言，AMO模块将躯干指令转换为下半身参考姿态，而强化学习策略则负责实时跟踪这些参考姿态。这种设计使得系统能够处理稀疏任务空间目标，并展现出对分布外指令的优异适应能力。数据集支持从遥操作到自主策略训练的全流程应用，包括通过模仿学习实现自主任务执行。

背景与挑战

背景概述

AMO数据集由加州大学圣地亚哥分校的研究团队于2025年提出，旨在解决人形机器人全身协调控制的难题。该数据集聚焦于高自由度（29-DoF）人形机器人的实时自适应运动优化，通过融合仿真强化学习与轨迹优化技术，突破了传统模型控制方法在动态环境中的局限性。作为首个专为灵巧移动操作设计的人形运动数据库，AMO显著扩展了机器人的工作空间，使其能够执行从地面拾取物体等复杂任务，推动了人机交互与自主操作领域的发展。

当前挑战

AMO数据集面临双重挑战：在领域问题层面，需克服高维非线性动力学系统的实时控制难题，解决传统方法因计算复杂度无法实现全自由度协调的问题；在构建过程中，需平衡运动捕捉数据的运动学偏差与轨迹优化的动态约束，通过混合运动合成方法生成兼具生物合理性与物理可行性的动作序列。此外，数据采集需处理多接触最优控制问题，确保生成的参考运动满足重心稳定与接触力约束，这对算法鲁棒性与计算效率提出了极高要求。

常用场景

经典使用场景

AMO数据集在机器人运动优化领域具有广泛的应用价值，尤其在仿人机器人全身控制方面表现卓越。该数据集通过整合仿真到现实的强化学习与轨迹优化技术，为机器人提供了实时、自适应的全身控制能力。在经典使用场景中，AMO数据集被用于训练机器人执行高度灵活的任务，如从不同高度的平台拾取和放置物体，以及通过调整躯干姿态来扩展工作空间。这些任务展示了AMO在复杂运动规划中的高效性和适应性。

解决学术问题

AMO数据集解决了仿人机器人全身控制中的多个关键学术问题。首先，它克服了高自由度（DoF）和非线性动力学带来的控制难题，通过自适应运动优化框架实现了实时控制。其次，该数据集通过混合运动合成和通用策略训练，消除了运动捕捉数据中的运动学偏差，并实现了对分布外（O.O.D）指令的鲁棒适应。这些创新显著提升了机器人在动态环境中的稳定性和适应性，为相关研究提供了重要参考。

衍生相关工作

AMO数据集衍生了一系列经典研究工作，推动了仿人机器人控制领域的发展。例如，基于AMO框架的HOVER和Opt2Skill等方法在运动模仿和轨迹优化方面取得了显著进展。此外，AMO的混合运动合成技术为后续研究提供了新的思路，许多工作在此基础上进一步优化了机器人的动态控制和任务适应性。这些衍生研究不仅验证了AMO的有效性，还拓展了其在多样化场景中的应用潜力。