論文の概要: UniDex: A Robot Foundation Suite for Universal Dexterous Hand Control from Egocentric Human Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.22264v1
• Date: Mon, 23 Mar 2026 17:49:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.828141
• Title: UniDex: A Robot Foundation Suite for Universal Dexterous Hand Control from Egocentric Human Videos
• Title（参考訳）: UniDex: Egocentric Human Videosによるユニバーサルデクスタースハンドコントロールのためのロボットファウンデーションスイート
• Abstract要約: 実際のロボット遠隔操作データの収集コストのため、デクサラスな操作は依然として困難である。 我々は、ロボット中心の大規模データセットと視覚言語アクション(VLA)ポリシーを結合したロボット基盤スイートであるUniDexを紹介する。 UniDex-Dataset、UniDex-VLA、UniDex-Capは、ユニバーサルデキスタラス操作のためのスケーラブルな基盤スイートを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.2981273885678
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dexterous manipulation remains challenging due to the cost of collecting real-robot teleoperation data, the heterogeneity of hand embodiments, and the high dimensionality of control. We present UniDex, a robot foundation suite that couples a large-scale robot-centric dataset with a unified vision-language-action (VLA) policy and a practical human-data capture setup for universal dexterous hand control. First, we construct UniDex-Dataset, a robot-centric dataset over 50K trajectories across eight dexterous hands (6--24 DoFs), derived from egocentric human video datasets. To transform human data into robot-executable trajectories, we employ a human-in-the-loop retargeting procedure to align fingertip trajectories while preserving plausible hand-object contacts, and we operate on explicit 3D pointclouds with human hands masked to narrow kinematic and visual gaps. Second, we introduce the Function-Actuator-Aligned Space (FAAS), a unified action space that maps functionally similar actuators to shared coordinates, enabling cross-hand transfer. Leveraging FAAS as the action parameterization, we train UniDex-VLA, a 3D VLA policy pretrained on UniDex-Dataset and finetuned with task demonstrations. In addition, we build UniDex-Cap, a simple portable capture setup that records synchronized RGB-D streams and human hand poses and converts them into robot-executable trajectories to enable human-robot data co-training that reduces reliance on costly robot demonstrations. On challenging tool-use tasks across two different hands, UniDex-VLA achieves 81% average task progress and outperforms prior VLA baselines by a large margin, while exhibiting strong spatial, object, and zero-shot cross-hand generalization. Together, UniDex-Dataset, UniDex-VLA, and UniDex-Cap provide a scalable foundation suite for universal dexterous manipulation.
• Abstract（参考訳）: 実際のロボット遠隔操作データ収集のコスト、手片の異質性、制御の高次元性などにより、デクサラスな操作は依然として困難である。 We present a robot foundation suite, a large-scale robot-centric dataset with a unified vision-lang-action (VLA) policy and a practical human-data capture setup for universal dexterous hand control。 まず、ロボット中心のデータセットであるUniDex-Datasetを構築する。 人体データをロボット操作可能な軌跡に変換するために,手指の指先の位置を調整し,手指との接触を安定的に保ちながら,人体をロボット操作可能な軌跡へと変換し,手指を狭い運動と視覚の隙間に隠蔽した明示的な3Dポイントクラウドで操作する。 第2に、機能的類似のアクチュエータを共有座標にマッピングし、クロスハンド転送を可能にする統合アクション空間であるFunction-Actuator-Aligned Space (FAAS)を導入する。 FAASをアクションパラメータ化として活用することで、UniDex-VLA、UniDex-Datasetで事前訓練された3D VLAポリシーを訓練し、タスクのデモンストレーションで微調整する。 さらに、我々は、同期したRGB-Dストリームと人間の手ポーズを記録し、それらをロボット実行可能なトラジェクトリに変換して、コストのかかるロボットのデモンストレーションへの依存を減らす、シンプルなポータブルキャプチャーセットであるUniDex-Capを構築した。 2つの異なる手にわたる挑戦的なツール使用タスクにおいて、UniDex-VLAは平均タスク進捗率81%を達成し、VLA前のベースラインを大きなマージンで上回りながら、強い空間、オブジェクト、ゼロショットのクロスハンド一般化を示す。 UniDex-Dataset、UniDex-VLA、UniDex-Capは、ユニバーサルデクスタラス操作のためのスケーラブルな基盤スイートを提供する。

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