ETH Zurich 发布 EgoHTR 数据集：15 万帧第一视角 4D 人体地形运动数据
Scobleizer · x · 2026-11-01
ETH Zurich 联合 Stanford、UC Berkeley、TU Munich 等机构发布 EgoHTR 数据集与重建管线，面向人形机器人非结构化地形行走这一开放难题。
- 通过第一视角可穿戴传感器 + 便携 3D 扫描仪的多传感器方案，采集 55 段场景对齐的 4D 人体运动序列，共约 15 万帧（30fps）、总时长 1.37 小时、8 名受试者、7 种场景，经动捕真值验证达到 SOTA 精度
- 开源完整重建管线，支持社区扩展数据集；并基于该数据训练感知型行走策略，已在 Unitree G1 人形机器人上完成硬件部署演示
- 配套开源项目 orcs v0.1.1 已实现在 EgoHTR 上的感知全身移动任务：单一策略适应岩石攀爬与窗框跨越，另提供 agentic UMR 重定向技能，可通过逐帧批注让 agent 修订参考动作
- 团队将携成果参加 CoRL
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