論文の概要: RealDex: Towards Human-like Grasping for Robotic Dexterous Hand

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13853v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 14:59:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 14:52:32.529912
• Title: RealDex: Towards Human-like Grasping for Robotic Dexterous Hand
• Title（参考訳）: RealDex:ロボットデクスタースハンドのための人型グラスピングを目指して
• Authors: Yumeng Liu, Yaxun Yang, Youzhuo Wang, Xiaofei Wu, Jiamin Wang, Yichen Yao, S\"oren Schwertfeger, Sibei Yang, Wenping Wang, Jingyi Yu, Xuming He, Yuexin Ma
• Abstract要約: 本稿では,人間の行動パターンを取り入れた手の動きを正確に把握する先駆的データセットであるRealDexを紹介する。 RealDexは、現実のシナリオにおける認識、認識、操作を自動化するためのヒューマノイドロボットを進化させる上で、大きな可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.47045863999061
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce RealDex, a pioneering dataset capturing authentic dexterous hand grasping motions infused with human behavioral patterns, enriched by multi-view and multimodal visual data. Utilizing a teleoperation system, we seamlessly synchronize human-robot hand poses in real time. This collection of human-like motions is crucial for training dexterous hands to mimic human movements more naturally and precisely. RealDex holds immense promise in advancing humanoid robot for automated perception, cognition, and manipulation in real-world scenarios. Moreover, we introduce a cutting-edge dexterous grasping motion generation framework, which aligns with human experience and enhances real-world applicability through effectively utilizing Multimodal Large Language Models. Extensive experiments have demonstrated the superior performance of our method on RealDex and other open datasets. The complete dataset and code will be made available upon the publication of this work.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチビューとマルチモーダル視覚データに富んだ,人間の行動パターンに融合した真正のデクタラスハンド把持動作を捉えた,先駆的なデータセットであるrealdexを提案する。 遠隔操作システムを利用して,人間とロボットのハンドポーズをリアルタイムでシームレスに同期する。 この人間の動きの収集は、人間の動きをより自然に正確に模倣するために、器用な手の訓練に不可欠である。 realdexは、現実のシナリオにおける自動認識、認識、操作のためのヒューマノイドロボットの進歩において、大きな可能性を秘めている。 さらに,マルチモーダル大規模言語モデルを有効に活用することにより,人間の経験と整合し,実世界の適用性を向上する,最先端のデクスタス・グリーティング・モーション生成フレームワークを提案する。 realdexや他のオープンデータセットにおいて,本手法の優れた性能が実証されている。 完全なデータセットとコードは、この作業の公開時に利用可能になる。

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