OTRetarget：用最优传输把「人+物体」运动整体搬到人形机器人，接触结构保住 87%

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Simple Robotics 团队（Guillaume Besset、Erwann Carn 等，arXiv:2609.36602）提出 OTRetarget：不再只重定向骨架，而是把人体演示中的机器人与多物体位姿联合求解——表面交互用符号距离、最近见证点与相对方向三元组描述，熵正则最优传输（每个人体部位与机器人连杆一个方案，T-pose 下一次解出）把这些目标跨形态搬运，指尖与脚跟不遗漏；再纳入约束逆运动学，逐帧同时优化机器人与所有物体位姿，平衡接触保持与运动风格，机器人-物体与物体-物体交互都无需缩放场景。OMOMO 上机器人-物体交互 Jaccard 87%、深度误差 8.7mm（对比 OmniRetarget 28% 与 29.3mm）；同一演示可重放到从未见过的物体形状（球到梁），策略在真机宇树 G1 盲抓完成 pick-and-place。