論文の概要: DEXOP: A Device for Robotic Transfer of Dexterous Human Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.04441v2
• Date: Mon, 08 Sep 2025 12:08:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.391249
• Title: DEXOP: A Device for Robotic Transfer of Dexterous Human Manipulation
• Title（参考訳）: DEXOP: Dexterous Human Manipulation のロボット移動装置
• Authors: Hao-Shu Fang, Branden Romero, Yichen Xie, Arthur Hu, Bo-Ruei Huang, Juan Alvarez, Matthew Kim, Gabriel Margolis, Kavya Anbarasu, Masayoshi Tomizuka, Edward Adelson, Pulkit Agrawal,
• Abstract要約: 周操作は、人間の操作を感知し記録し、実際のロボットへのデータの転送可能性を最大化する、ロボットデータ収集のパラダイムである。 我々は,このパラダイムを,自然環境における多種多様な操作タスクのためのリッチな感覚(視覚+触覚)データ収集能力の最大化を目的とした,受動的手外骨格であるDEXOPに実装する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.95361636017463
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We introduce perioperation, a paradigm for robotic data collection that sensorizes and records human manipulation while maximizing the transferability of the data to real robots. We implement this paradigm in DEXOP, a passive hand exoskeleton designed to maximize human ability to collect rich sensory (vision + tactile) data for diverse dexterous manipulation tasks in natural environments. DEXOP mechanically connects human fingers to robot fingers, providing users with direct contact feedback (via proprioception) and mirrors the human hand pose to the passive robot hand to maximize the transfer of demonstrated skills to the robot. The force feedback and pose mirroring make task demonstrations more natural for humans compared to teleoperation, increasing both speed and accuracy. We evaluate DEXOP across a range of dexterous, contact-rich tasks, demonstrating its ability to collect high-quality demonstration data at scale. Policies learned with DEXOP data significantly improve task performance per unit time of data collection compared to teleoperation, making DEXOP a powerful tool for advancing robot dexterity. Our project page is at https://dex-op.github.io.
• Abstract（参考訳）: 我々は、実際のロボットへのデータの転送可能性を最大化しながら、人間の操作を感知し、記録するロボットデータ収集のパラダイムであるperioperationを紹介した。 我々は,このパラダイムを,自然環境における多種多様な操作タスクのためのリッチな感覚(視覚+触覚)データ収集能力の最大化を目的とした,受動的手外骨格であるDEXOPに実装する。 DEXOPは人間の指をロボットの指に機械的に接続し、直接接触フィードバック(プロプレセプションを介して)を提供し、人間の手が受動的ロボットの手にポーズして、ロボットへの実証されたスキルの伝達を最大化する。 力フィードバックとポーズミラーリングにより、遠隔操作よりも人間にとってタスクのデモンストレーションがより自然になり、スピードと精度の両方が向上する。 そこで我々は,DEXOPを多種多様な接触豊富なタスクで評価し,高品質な実演データを大規模に収集できることを実証した。 DEXOPデータを用いて学習したポリシは、遠隔操作と比較して、データ収集の単位時間当たりのタスクパフォーマンスを著しく向上させ、ロボットのデキスタリティを向上するための強力なツールとなる。 私たちのプロジェクトページはhttps://dex-op.github.io.comです。

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