TaSP-KKT：基于流形 ODE 的几何感知人形机器人运动重定向

论文研究保持交互关系的运动重定向，将人类演示迁移到人形机器人并维持与物体、地形的空间关系。作者从 ODE 视角建模 OmniRetarget 逐帧 KKT 条件的连续时间极限，把其 SQP 迭代解释为该 ODE 的向后离散化，并在适当正则假设下建立局部收敛性。据此提出 TaSP-KKT，基于 KKT 流的前向离散化，每步只需一次加权切锥投影和闭式流形更新，避免重复内层 SQP 迭代，并达到与向后格式相同的一阶收敛。数值实验中，TaSP-KKT 的重定向质量与 OmniRetarget 相当但略低，运行速度约为其两倍。