論文の概要: DexCanvas: Bridging Human Demonstrations and Robot Learning for Dexterous Manipulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.15786v1
- Date: Fri, 17 Oct 2025 16:08:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-20 20:17:34.706919
- Title: DexCanvas: Bridging Human Demonstrations and Robot Learning for Dexterous Manipulation
- Title（参考訳）: DexCanvas: Dexterous Manipulationのための人間デモとロボット学習のブリッジ
- Authors: Xinyue Xu, Jieqiang Sun, Jing, Dai, Siyuan Chen, Lanjie Ma, Ke Sun, Bin Zhao, Jianbo Yuan, Yiwen Lu,
- Abstract要約: このデータセットには、実際の人間の実演から70時間シードされた7000時間に及ぶ手-物体の相互作用が含まれている。
各エントリは、同期されたマルチビューRGB-D、MANOハンドパラメータによる高精度モキャップ、物理的に一貫した力プロファイルによるフレーム単位の接触点を組み合わせる。
私たちのリアル・トゥ・シムパイプラインは、物理シミュレーションにおいてアクティベートされたMANOハンドを制御するポリシーをトレーニングするために強化学習を使用します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.80343945502113
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present DexCanvas, a large-scale hybrid real-synthetic human manipulation dataset containing 7,000 hours of dexterous hand-object interactions seeded from 70 hours of real human demonstrations, organized across 21 fundamental manipulation types based on the Cutkosky taxonomy. Each entry combines synchronized multi-view RGB-D, high-precision mocap with MANO hand parameters, and per-frame contact points with physically consistent force profiles. Our real-to-sim pipeline uses reinforcement learning to train policies that control an actuated MANO hand in physics simulation, reproducing human demonstrations while discovering the underlying contact forces that generate the observed object motion. DexCanvas is the first manipulation dataset to combine large-scale real demonstrations, systematic skill coverage based on established taxonomies, and physics-validated contact annotations. The dataset can facilitate research in robotic manipulation learning, contact-rich control, and skill transfer across different hand morphologies.
- Abstract（参考訳）: DexCanvasは,70時間にわたる実人の実演から得られた7000時間のデクスタスハンドオブジェクトインタラクションを含む,大規模でハイブリッドな人体操作データセットであり,21種類の基本的な操作タイプで構成されている。
各エントリは、同期されたマルチビューRGB-D、MANOハンドパラメータによる高精度モキャップ、物理的に一貫した力プロファイルによるフレーム単位の接触点を組み合わせる。
我々のリアル・トゥ・シムパイプラインは、強化学習を用いて、物理シミュレーションにおいてアクティベートされたMANOの手を制御するポリシーを訓練し、人間のデモを再現し、観察された物体の動きを発生させる基盤となる接触力を発見します。
DexCanvasは、大規模な実演、確立した分類に基づく体系的なスキルカバレッジ、物理検証されたコンタクトアノテーションを組み合わせた最初の操作データセットである。
このデータセットは、ロボット操作学習、コンタクトリッチコントロール、手の形態の異なるスキル伝達の研究を促進することができる。
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