Analyzing Key Objectives in Human-to-Robot Retargeting for Dexterous Manipulation

要約

人間の手からロボットの手への運動学のリターゲティングは、人間から操作のテレオ操作と模倣学習においてロボットに器用さを移すために不可欠です。
ただし、人間とロボットの手の機械的な違いにより、ロボットの手で人間の動きを完全に再現することは不可能です。
リターゲティングに関する既存の作業には、さまざまな最適化目標が組み込まれており、ハンド構成のさまざまな側面に焦点を当てています。
ただし、実験的な比較研究の欠如は、これらの目的の重要性と有効性を不明確にしています。
この研究の目的は、広範な現実世界の比較実験を通じて、器用な操作のためのこれらのリターゲティング目標を分析することです。
具体的には、最近のアプローチに現れる直感的に重要な要因を統合する包括的なリターゲティングの客観的定式化を提案します。
各因子の重要性は、運動学的姿勢のリターゲティングと現実世界のテレオ蒸発操作タスクにおける完全な目的に関する実験的アブレーション研究を通じて評価されます。
実験結果と結論は、現実世界の器用な操作のためのより正確で効果的なリターゲティングアルゴリズムを設計するための貴重な洞察を提供します。

要約(オリジナル)

Kinematic retargeting from human hands to robot hands is essential for transferring dexterity from humans to robots in manipulation teleoperation and imitation learning. However, due to mechanical differences between human and robot hands, completely reproducing human motions on robot hands is impossible. Existing works on retargeting incorporate various optimization objectives, focusing on different aspects of hand configuration. However, the lack of experimental comparative studies leaves the significance and effectiveness of these objectives unclear. This work aims to analyze these retargeting objectives for dexterous manipulation through extensive real-world comparative experiments. Specifically, we propose a comprehensive retargeting objective formulation that integrates intuitively crucial factors appearing in recent approaches. The significance of each factor is evaluated through experimental ablation studies on the full objective in kinematic posture retargeting and real-world teleoperated manipulation tasks. Experimental results and conclusions provide valuable insights for designing more accurate and effective retargeting algorithms for real-world dexterous manipulation.

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