面向具身智能的人类原生多模态世界模型。

让机器人通过人的日常,理解动作怎样改变世界。

把人的日常操作,变成机器人能训练的数据。

  1. MIRO-EGO01
    MIRO-Ego 采集套件:头戴主机、肌电手环与记录主机。

    头戴数采套件

    头戴主机加两只肌电手环,同步记录双目 RGB、深度、IMU、视线、语言和肌电。整机 200 克、单台 2,000 元,不搭工位、不布动捕,一名采集者走进真实场景就是一条数据产线。

  2. MIRO-CAP02
    真实住宅里的多机位采集,以及同一段动作在人形机器人上的复现。

    多目采集与重建系统

    第一视角加多路静态相机,不进动捕棚。视频进去,出来的是同一世界坐标系下的人、手、物体和接触关系,再重定向到人形、灵巧手或夹爪,在仿真里跑起来。

  3. MIRO-HAND03
    同一世界坐标系下重建出的双手、被抓物体和运动轨迹。

    第一人称手部重建基模

    单帧和变长视频用同一套模型。RGB 是主输入,深度和相机参数按需接入;给定相机位姿,直接输出世界坐标系下的双手 MANO 姿态。

重建精度

  • 手部世界坐标误差 22.9mm

    在公开数据集 HOI4D 上评测,比次优方法低 47%。

  • 物体旋转误差 12.18°

    同一评测下比次优方法低 23%,对比方法均取各自公开结果。

  • 仿真跟踪成功率 99.9%

    用还原出的数据训练人形机器人,采集只用了两台 iPhone。

我们的核心团队,多年深耕三维人体和具身智能。

  • 20,000+Google Scholar 引用合计
  • 10,000+开源项目 GitHub Stars
  • 6,000 万帧 4D 人体数据
  • 计算机顶会最佳论文与时间检验奖

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