論文の概要: Geometric Retargeting: A Principled, Ultrafast Neural Hand Retargeting Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07541v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 17:10:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 18:54:19.020986
• Title: Geometric Retargeting: A Principled, Ultrafast Neural Hand Retargeting Algorithm
• Title（参考訳）: 幾何学的リターゲティング - 原理的, 超高速なニューラルハンドリターゲティングアルゴリズム
• Authors: Zhao-Heng Yin, Changhao Wang, Luis Pineda, Krishna Bodduluri, Tingfan Wu, Pieter Abbeel, Mustafa Mukadam,
• Abstract要約: 遠隔操作のための超高速・原理的ハンドアルゴリズムGeoRTを紹介する。 GeoRTは、人間の指のキーポイントを1KHzでロボットの手のキーポイントに変換し、最先端のスピードと精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.52643618961044
• License:
• Abstract: We introduce Geometric Retargeting (GeoRT), an ultrafast, and principled neural hand retargeting algorithm for teleoperation, developed as part of our recent Dexterity Gen (DexGen) system. GeoRT converts human finger keypoints to robot hand keypoints at 1KHz, achieving state-of-the-art speed and accuracy with significantly fewer hyperparameters. This high-speed capability enables flexible postprocessing, such as leveraging a foundational controller for action correction like DexGen. GeoRT is trained in an unsupervised manner, eliminating the need for manual annotation of hand pairs. The core of GeoRT lies in novel geometric objective functions that capture the essence of retargeting: preserving motion fidelity, ensuring configuration space (C-space) coverage, maintaining uniform response through high flatness, pinch correspondence and preventing self-collisions. This approach is free from intensive test-time optimization, offering a more scalable and practical solution for real-time hand retargeting.
• Abstract（参考訳）: 我々は,最新のDexterity Gen(DexGen)システムの一部として開発された,遠隔操作のための超高速で原理化されたニューラルネットワーク再ターゲットアルゴリズムであるGeoRTを紹介した。 GeoRTは人間の指のキーポイントを1KHzでロボットの手のキーポイントに変換する。 この高速機能は、DexGenのようなアクション修正に基本的なコントローラを活用するなど、柔軟な後処理を可能にする。 GeoRTは教師なしの方法でトレーニングされており、ハンドペアの手動アノテーションを不要にしている。 GeoRTのコアは、動きの忠実さの保存、構成空間(C空間)の確保、高平坦性による一様応答の維持、ピンチ対応、自己衝突の防止といった、リターゲティングの本質を捉える新しい幾何学的目的関数にある。 このアプローチは、リアルタイムハンドリターゲティングのための、よりスケーラブルで実用的なソリューションを提供する、集中的なテストタイム最適化から解放されている。

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