論文の概要: Smooth Operator: A Real-Time Sampling-Based Algorithm for Kinematic Hand Retargeting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.07491v2
• Date: Mon, 13 Jul 2026 18:38:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-15 12:51:44.407367
• Title: Smooth Operator: A Real-Time Sampling-Based Algorithm for Kinematic Hand Retargeting
• Title（参考訳）: Smooth Operator: Kinematic Hand Retargetingのためのリアルタイムサンプリングベースアルゴリズム
• Authors: Robert Jomar Malate, Erik Bauer, Norica Bacuieti, Stefanos Charalambous, Elvis Nava, Robert K. Katzschmann, Benedek Forrai,
• Abstract要約: SBRは,低ジッタ,リアルタイムな運動操作のための新しい勾配のない手法である。 SBRは全体の作業成功率(54.1%)を最高に達成し、操作者の認知疲労を著しく低減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.262208498687923
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advances in learning-based robotic manipulation, such as Vision-Language-Action (VLA) models and Video Action Models (VAMs), heavily rely on high-quality teleoperation data. Their capabilities are strictly upper-bounded by the quality of the underlying human demonstrations. Current gradient-based retargeting algorithms often converge to different local minima, resulting in jitter that affects data quality and teleoperation experience. To address this, we introduce the Sampling-Based Retargeter (SBR), a novel gradient-free retargeting method drawn from the rich literature of sampling-based control and explicitly designed for low-jitter, real-time kinematic retargeting. We evaluate SBR both in simulation and through a rigorous real-world user study involving 18 participants performing 3 complex manipulation tasks. Compared to gradient-based baselines, SBR achieved the highest overall task success rate (54.1%) while significantly reducing operator cognitive fatigue, recording the lowest NASA-TLX workload score (36.4 out of 100). Ultimately, we establish SBR as a highly effective, intuitive retargeter for dexterous manipulation, providing the community with a rigorous benchmarking methodology to guide future retargeting research.
• Abstract（参考訳）: VLA(Vision-Language-Action)モデルやVAM(Video Action Models)など、学習に基づくロボット操作の進歩は、高品質な遠隔操作データに大きく依存している。 彼らの能力は、基礎となる人間のデモの質によって厳密に上界している。 現在の勾配に基づくリターゲティングアルゴリズムは、しばしば異なる局所的なミニマに収束し、結果としてデータ品質と遠隔操作エクスペリエンスに影響を与えるジッタとなる。 そこで本研究では,サンプリングベース制御の豊富な文献から得られた,低ジッタかつリアルタイムなキネマティックリターゲティングのための新しい勾配自由リターゲティング手法であるサンプリングベースリターゲティング(SBR)を提案する。 SBRのシミュレーションと,3つの複雑な操作作業を行う18人の参加者を対象とした厳密な実世界のユーザスタディを通じて,SBRの評価を行った。 勾配に基づくベースラインと比較すると、SBRは全体のタスク成功率(54.1%)が最も高く、オペレータの認知疲労を著しく低減し、NASA-TLXのワークロードスコア(100点中36.4点)は最低であった。 最終的に、我々はSBRを、厳密な操作のための非常に効果的で直感的な再ターゲッターとして確立し、将来的な再ターゲティング研究のガイドとなる厳密なベンチマーク手法をコミュニティに提供する。

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