[{"data":1,"prerenderedAt":151},["ShallowReactive",2],{"output-content-zh-hhtools":3},{"id":4,"title":5,"body":6,"description":138,"extension":139,"meta":140,"navigation":146,"path":147,"seo":148,"stem":149,"__hash__":150},"outputs\u002Foutputs\u002Fzh\u002Fhhtools.md","Human-Humanoid Tools",{"type":7,"value":8,"toc":119},"minimark",[9,13,17,23,27,31,34,37,40,43,46,50,53,56,59,63,66,70,73,76,79,83,86,89,92,95,99,103,106,109,112,115],[10,11,12],"h2",{"id":12},"核心亮点",[14,15,16],"p",{},"Human-to-Humanoid Tools（hhtools）是 RoboParty Lab 首批公开的开源 infra：一款面向人形机器人动作重映射的 retarget 工具，目标是让用户通过 web 前端完成动作输入、机器人选择、重映射计算、结果预览和数据导出。",[18,19,20],"blockquote",{},[14,21,22],{},"首个开源 infra hhtools 上线：30 秒完成 Human-to-Humanoid 动作重映射，推动人形机器人研发工具链开源化。",[24,25],"metric-strip",{":items":26},"[{\"label\":\"动作重映射\",\"value\":\"30 秒\",\"description\":\"完成单段复杂全身动作的 retarget 运算。\",\"icon\":\"i-lucide-timer\"},{\"label\":\"动作格式\",\"value\":\"BVH \u002F GLB \u002F SMPL\",\"description\":\"兼容常见动作数据格式。\",\"icon\":\"i-lucide-file-stack\"},{\"label\":\"机器人模型\",\"value\":\"Any URDF\",\"description\":\"支持标准 URDF 人形机器人模型。\",\"icon\":\"i-lucide-bot\"},{\"label\":\"迁移方向\",\"value\":\"R2R\",\"description\":\"支持 robot-to-robot 动作互转。\",\"icon\":\"i-lucide-repeat-2\"}]",[28,29],"capability-grid",{":items":30},"[{\"title\":\"快速重映射\",\"description\":\"依托 Newton IK 与 Interaction-Mesh 双后端，在约 30 秒内完成复杂全身动作迁移。\",\"icon\":\"i-lucide-zap\"},{\"title\":\"任意动作\",\"description\":\"兼容并可视化 BVH、GLB、SMPL 等常见动作格式和多类开源数据集。\",\"icon\":\"i-lucide-library\"},{\"title\":\"任意 URDF\",\"description\":\"原生支持标准 URDF 人形机器人模型，减少定制适配代码。\",\"icon\":\"i-lucide-bot\"},{\"title\":\"机器人到机器人\",\"description\":\"将一款人形机器人的成熟动作库迁移到另一款结构差异较大的机器人。\",\"icon\":\"i-lucide-repeat-2\"},{\"title\":\"数据集分析与可视化\",\"description\":\"通过数据分析和 3D 可视化辅助筛选、质检和导出训练数据。\",\"icon\":\"i-lucide-chart-no-axes-combined\"}]",[10,32,33],{"id":33},"项目简介",[14,35,36],{},"hhtools 把原本分散的动作数据处理、机器人本体适配和 retarget 调试流程，收敛成一套可视化、可复用、可继续工程化的工具链。它适合用于快速验证新本体、迁移已有动作库，也适合为后续策略训练准备高质量动作数据。",[10,38,39],{"id":39},"相关工作",[14,41,42],{},"hhtools 和 human motion capture、humanoid retargeting、IK \u002F MPC 后端、URDF asset adaptation、motion dataset processing 和 robot-to-robot transfer 等方向相关。它更偏工程工具链，核心目标是减少不同动作数据集、机器人本体和训练输入之间的重复适配成本。",[10,44,45],{"id":45},"技术方法",[47,48,49],"h3",{"id":49},"快速重映射",[14,51,52],{},"hhtools 依托 Newton IK（Warp 可并行）与 Interaction-Mesh（MPC solver）交互网格双后端架构，实现轻量化高速动作迁移。单段地形跑酷、舞蹈、物体交互等全身复杂动作仅需 30 秒即可完成完整重定向运算，同时保障动作时序平滑、无关节突变与滑脚失真问题，适配快速迭代的研发场景，也可以实现批量并行 retarget。",[47,54,55],{"id":55},"任意动作",[14,57,58],{},"兼容并可视化市面上绝大部分开源数据集格式，包括但不限于 BVH \u002F GLB \u002F SMPL；数据集包括但不限于 bvh Mocap、AMASS、GVHMR、LAFAN1、OMOMO、PHUMA、InterMimic、MeshMimic。",[47,60,62],{"id":61},"任意-urdf","任意 URDF",[14,64,65],{},"打破单一机型绑定限制，原生支持市面上所有标准 URDF 格式人形机器人模型。开发者仅拖入机器人 URDF 和 Mesh 文件夹，无需针对不同机器人开发定制适配代码。",[47,67,69],{"id":68},"机器人到机器人-r2r","机器人到机器人 (R2R)",[14,71,72],{},"区别于仅支持人到机器人的传统工具，hhtools 实现机器人到机器人的动作互转通道，可将一款人形机器人的成熟动作库直接迁移至另一款结构差异较大的机器人。",[47,74,75],{"id":75},"数据集分析与可视化",[14,77,78],{},"hhtools 内置一体化运动数据分析与 3D 可视化模块，支持关节轨迹曲线、重心变化、接触点热力图等多维度数据解析，辅助开发者快速清洗、筛选高质量训练数据。",[80,81],"pipeline-flow",{":items":82},"[{\"title\":\"上传动作\",\"description\":\"导入 BVH、GLB、SMPL 等动作数据，作为 retarget 输入。\",\"icon\":\"i-lucide-upload\"},{\"title\":\"选择机器人\",\"description\":\"导入目标机器人 URDF 和 Mesh 资源，建立目标骨架。\",\"icon\":\"i-lucide-bot\"},{\"title\":\"执行重映射\",\"description\":\"通过 IK \u002F Interaction-Mesh 后端完成动作迁移。\",\"icon\":\"i-lucide-route\"},{\"title\":\"预览与导出\",\"description\":\"在 3D 视图中检查动作质量，并导出可继续使用的数据。\",\"icon\":\"i-lucide-box\"}]",[10,84,85],{"id":85},"评估结果",[14,87,88],{},"结果展示会优先使用 retarget 前后视频、不同机器人本体对比、不同动作类型对比和数据分析截图。对于动作重映射工具，视频和并排对比图会比长段文字更直接。",[10,90,91],{"id":91},"讨论",[14,93,94],{},"hhtools 适合需要处理动作数据、适配新人形机器人本体、构建训练数据集、复用已有动作库或可视化检查 retarget 质量的开发者。它也是 RoboParty Lab 将内部高频工具链沉淀成开放基础设施的第一批样本之一。",[96,97],"compatibility-matrix",{":groups":98},"[{\"title\":\"动作格式\",\"items\":[\"BVH\",\"GLB\",\"SMPL\"]},{\"title\":\"数据集\",\"items\":[\"AMASS\",\"LAFAN1\",\"OMOMO\",\"PHUMA\",\"InterMimic\"]},{\"title\":\"机器人资产\",\"items\":[\"Any URDF\",\"Mesh folder\",\"Robot-to-Robot\"]},{\"title\":\"分析能力\",\"items\":[\"轨迹曲线\",\"重心变化\",\"接触点检查\"]}]",[100,101],"detail-accordion",{":items":102},"[{\"title\":\"适合快速验证新本体\",\"content\":\"当团队拿到新的 URDF 或 Mesh 资产时，可以用 hhtools 快速检查动作是否能迁移到目标机器人。\"},{\"title\":\"适合沉淀训练数据\",\"content\":\"数据集筛选、动作质量检查和导出流程可以帮助后续策略训练减少重复工程工作。\"}]",[10,104,105],{"id":105},"结论",[14,107,108],{},"hhtools 的目标是把动作重映射从一次性的工程适配，变成可复用、可视化、可开源协作的研发工具链，让人形机器人动作数据生产和迁移更快进入工程闭环。",[10,110,111],{"id":111},"资源链接",[14,113,114],{},"项目主页、GitHub、安装说明、示例数据、支持格式和引用信息将在正式公开后持续补充。",[116,117],"resource-links",{":links":118},"[{\"label\":\"项目主页\",\"href\":\"https:\u002F\u002Fjaggershen.github.io\u002Fhuman-humanoid-tools\u002F\",\"icon\":\"i-lucide-globe\",\"external\":true},{\"label\":\"GitHub\",\"href\":\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FjaggerShen\",\"icon\":\"i-simple-icons-github\",\"external\":true}]",{"title":120,"searchDepth":121,"depth":121,"links":122},"",2,[123,124,125,126,134,135,136,137],{"id":12,"depth":121,"text":12},{"id":33,"depth":121,"text":33},{"id":39,"depth":121,"text":39},{"id":45,"depth":121,"text":45,"children":127},[128,130,131,132,133],{"id":49,"depth":129,"text":49},3,{"id":55,"depth":129,"text":55},{"id":61,"depth":129,"text":62},{"id":68,"depth":129,"text":69},{"id":75,"depth":129,"text":75},{"id":85,"depth":121,"text":85},{"id":91,"depth":121,"text":91},{"id":105,"depth":121,"text":105},{"id":111,"depth":121,"text":111},"30 秒完成 Human-to-Humanoid 动作重映射的开源 retarget 工具，推动人形机器人研发工具链开源化。","md",{"slug":141,"type":142,"status":143,"coverImage":144,"linkUrl":145,"published":146},"hhtools","Infra","preview","\u002Fimages\u002Fjoin-us\u002Fjoin-us-hero-poster.jpg","https:\u002F\u002Fjaggershen.github.io\u002Fhuman-humanoid-tools\u002F",true,"\u002Foutputs\u002Fzh\u002Fhhtools",{"title":5,"description":138},"outputs\u002Fzh\u002Fhhtools","WZkQKrUWMu_a5RTVNw5JI7EBzQ-QqHlzvlQnSBGxU-w",1782988731093]