論文の概要: From Wearable Interfaces to Dexterous Policies: Contact Shifts and Tactile Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.08870v1
• Date: Tue, 06 Oct 2026 03:22:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-08 21:58:22.520162
• Title: From Wearable Interfaces to Dexterous Policies: Contact Shifts and Tactile Representations
• Title（参考訳）: ウェアラブルインターフェースからデキサスポリシ:コンタクトシフトと触覚表現
• Abstract要約: ウェアラブルインターフェースは、オペレーターがタスクオブジェクトと直接対話しながら、手の動きを通じて巧妙なデモを収集することを可能にする。 この直接的な相互作用は、収集中の対象ロボットへの依存を減らすだけでなく、各デモンストレーションを生成する物理プロセスのハードウェア部分も収集する。 ロボットのコマンド定義,マッピング手順,触覚モジュールタイプを共有するDexUMIファミリーエクソ骨格の2つのバージョンについて検討した。 改訂されたインターフェースは、報告された物理的要求を低減し、選択されたデバイスレーティングを改善し、ベースラインによって機械的にブロックされる精度の把握における触覚アクセスを可能にし、タスク依存的な変更を発生させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9134244356393667
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unlike conventional teleoperation, wearable interfaces allow operators to collect dexterous demonstrations through their own hand motions while directly interacting with task objects. This direct interaction reduces dependence on the target robot during collection, but it also makes the collection hardware part of the physical process that generates each demonstration. Interface geometry can influence both how a task is performed and what tactile observations are recorded for learning. We study two versions of a DexUMI-family exoskeleton that share the same robot command definition, mapping procedure, and tactile module type but differ in hand-side geometry. The revised interface reduces reported physical demand, improves selected device ratings, enables tactile access in a precision grasp that is mechanically blocked by the baseline, and produces task-dependent changes in recorded contact. Lid twisting primarily exhibits a change in contact location, whereas egg carton opening primarily exhibits a change in contact occurrence. We then train matched policies using either a binary aggregate input or a spatial-plus-force input. On lid twisting and egg carton opening, policies trained on revised-interface demonstrations achieve higher success than those trained on baseline demonstrations, with a significant pooled interface effect. Across these and two additional tasks, USB insertion and soldering tool pick and place, the spatial-plus-force input likewise outperforms binary aggregation. These results show that wearable collection hardware is part of the data-generation process for robot learning. Such interfaces should therefore be evaluated not only through operator experience, but also through the tactile interactions they make recordable and the policy performance their demonstrations support.
• Abstract（参考訳）: 従来の遠隔操作とは異なり、ウェアラブルインターフェースでは、操作者がタスクオブジェクトと直接対話しながら手の動きを通じて巧妙なデモを収集することができる。 この直接的な相互作用は、収集中の対象ロボットへの依存を減らすだけでなく、各デモンストレーションを生成する物理プロセスのハードウェア部分も収集する。 インタフェース幾何学は、タスクの実行方法と、学習のための触覚観察の記録の両方に影響を与える可能性がある。 ロボットのコマンド定義,マッピング手順,触覚モジュールタイプを共有するDexUMIファミリーエクソ骨格の2つのバージョンについて検討した。 改訂されたインタフェースは、報告された物理的要求を低減し、選択されたデバイスレーティングを改善し、ベースラインによって機械的にブロックされる精密なグリップにおける触覚アクセスを可能にし、記録された接触のタスク依存的な変化を発生させる。 蓋のねじれは、主に接触位置の変化を示すが、卵のカートン開口は、主に接触の発生の変化を示す。 次に、二項集合入力または空間余剰入力を用いて一致ポリシーを訓練する。 蓋のひねりと卵のカートン開口について、リフレッシュインターフェースのデモンストレーションで訓練されたポリシーは、ベースラインのデモで訓練されたポリシーよりも高い成功を達成し、プールされたインタフェース効果が顕著である。 これらと2つの追加タスク、例えばUSB挿入と半田付けツールのピック・アンド・プレイスでは、空間+力の入力もバイナリアグリゲーションを上回っている。 これらの結果は、ウェアラブル収集ハードウェアが、ロボット学習のデータ生成プロセスの一部であることを示している。 したがって、このようなインターフェースは操作者エクスペリエンスだけでなく、記録可能な触覚インタラクションや、デモをサポートするポリシーパフォーマンスを通じて評価されるべきである。

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