TERRA

TERRA (Terrain-Aware Reconstruction, Retargeting and Control for Musculoskeletal Locomotion) kommer från Mathis-gruppen vid EPFL i Lausanne. Projektet handlar om att få simulerade människokroppar, styrda av muskler i stället för motorer, att röra sig realistiskt över annat än plant golv.

Problemet är att de stora samlingarna av inspelade människorörelser oftast bara innehåller själva rörelsen och inte hur marken såg ut. TERRA löser det i tre steg. Först räknar systemet ut vilken terräng som måste ha funnits, utifrån var fötterna tar i, var kroppen inte kan ha haft något under sig och förkunskap om hur terräng brukar se ut. Sedan anpassas rörelserna till en anatomiskt korrekt muskelmodell så att lederna, senorna och fotkontakten blir rimliga. Till sist tränas en enda muskelstyrd styrmodell med förstärkningsinlärning på alla par av rörelse och terräng, från fem dataset och totalt 11,3 timmar rörelser.

Enligt forskarna ger TERRA mer korrekt terräng än en jämförelsemetod, betydligt färre anatomiska fel och kontaktfel än retargeting-metoderna GMR och OmniRetarget, och den högsta andelen fullföljda rörelser. Exemplen visar den simulerade kroppen gå i trappor, uppför och nerför branta ramper, sätta sig och resa sig, balansera på smala bommar och hoppa mellan stenar. Med finjusterade styrmodeller klarar den även parkour-liknande hopp och rullningar.

Artikeln publicerades på arXiv den 29 september 2026, och koden ligger öppet på GitHub under Apache 2.0.