Cross-Category Functional Grasp Transfer

要約

器用な手のための把握を生成するには、多くの場合、多数の把握の注釈が必要になります。
ただし、高自由度の器用な手のポーズに注釈を付けるのは非常に困難です。
特に機能的な掴みの場合は、その後の操作を容易にするために、特定の姿勢で物体を掴む必要があります。
このことは、人々が過去の把握経験に基づいて新しい物体をどのように操作するかを探求することを私たちに促します。
新しい物を掴むとき、人々は形状、レイアウト、掴むタイプなど、物体間のさまざまな類似点を発見し、活用することに熟達していることがわかりました。
これを考慮して、我々は、51 の共通ツール状オブジェクト カテゴリ間の把握関連の類似関係を分析および収集し、1768 のオブジェクトの意味的把握表現に注釈を付けます。
これらのオブジェクトは類似性を通じて接続されてナレッジ グラフを形成し、これは私たちが提案するカテゴリ間の機能把握統合を推論するのに役立ちます。
広範な実験を通じて、我々は、把握関連の知識が実際に、未知の、または全く新しいカテゴリーの物体にわたる機能的な把握の伝達の達成に貢献したことを実証した。

要約(オリジナル)

Generating grasps for a dexterous hand often requires numerous grasping annotations. However, annotating high DoF dexterous hand poses is quite challenging. Especially for functional grasps, requiring the hand to grasp the object in a specific pose to facilitate subsequent manipulations. This prompts us to explore how people achieve manipulations on new objects based on past grasp experiences. We find that when grasping new items, people are adept at discovering and leveraging various similarities between objects, including shape, layout, and grasp type. Considering this, we analyze and collect grasp-related similarity relationships among 51 common tool-like object categories and annotate semantic grasp representation for 1768 objects. These objects are connected through similarities to form a knowledge graph, which helps infer our proposed cross-category functional grasp synthesis. Through extensive experiments, we demonstrate that the grasp-related knowledge indeed contributed to achieving functional grasp transfer across unknown or entirely new categories of objects.

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