論文の概要: ArtiGrasp: Physically Plausible Synthesis of Bi-Manual Dexterous Grasping and Articulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03891v1
• Date: Thu, 7 Sep 2023 17:53:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 11:46:42.574239
• Title: ArtiGrasp: Physically Plausible Synthesis of Bi-Manual Dexterous Grasping and Articulation
• Title（参考訳）: ArtiGrasp: バイマニュアルデキスタラスグラフプとアーティキュレーションの物理的に可塑性な合成
• Authors: Hui Zhang, Sammy Christen, Zicong Fan, Luocheng Zheng, Jemin Hwangbo, Jie Song, Otmar Hilliges
• Abstract要約: ArtiGraspは、握りと調音を含む双方向の手-物体の相互作用を合成する方法である。 我々のフレームワークは、単一の手ポーズ参照によってガイドされた単一のポリシー内での把握と明瞭化を統一する。 提案手法は,市販画像ベース回帰器からノイズの多い手動ポーズ推定を行うことができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.999224233718927
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present ArtiGrasp, a novel method to synthesize bi-manual hand-object interactions that include grasping and articulation. This task is challenging due to the diversity of the global wrist motions and the precise finger control that are necessary to articulate objects. ArtiGrasp leverages reinforcement learning and physics simulations to train a policy that controls the global and local hand pose. Our framework unifies grasping and articulation within a single policy guided by a single hand pose reference. Moreover, to facilitate the training of the precise finger control required for articulation, we present a learning curriculum with increasing difficulty. It starts with single-hand manipulation of stationary objects and continues with multi-agent training including both hands and non-stationary objects. To evaluate our method, we introduce Dynamic Object Grasping and Articulation, a task that involves bringing an object into a target articulated pose. This task requires grasping, relocation, and articulation. We show our method's efficacy towards this task. We further demonstrate that our method can generate motions with noisy hand-object pose estimates from an off-the-shelf image-based regressor.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,把持と調音を含む2次元ハンドオブジェクトインタラクションを合成する新しい手法であるartigraspを提案する。 この課題は、大域的な手首の動きの多様性と、物体の明瞭化に必要な精密な指制御のためである。 ArtiGraspは、強化学習と物理シミュレーションを利用して、グローバルおよびローカルハンドポーズを制御するポリシーをトレーニングする。 提案手法は,単一姿勢参照によって導かれる単一方針における把握と明瞭化を統一する。 さらに,調音に必要な正確な指制御の訓練を容易にするために,難易度を増す学習カリキュラムを提案する。 静止オブジェクトの片手操作から始まり、手と非静止オブジェクトの両方を含むマルチエージェントトレーニングへと続く。 提案手法を評価するために,対象物を対象のポーズに投入する作業である動的オブジェクトグラスピングとArticulationを導入する。 このタスクには、把持、転位、調音が必要です。 我々はこの課題に対する我々の方法の有効性を示す。 さらに,本手法は,市販画像ベース回帰器からノイズの多い手動ポーズ推定を行うことができることを示す。

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