Geometric Retargeting: A Principled, Ultrafast Neural Hand Retargeting Algorithm

要約

最近の器用さGEN（Dexgen）システムの一部として開発された、遠速で、伸長のための超高速、および原則的なニューラルハンドリターゲティングアルゴリズムを導入します。
Geortは、人間の指のキーポイントを1kHzでロボットハンドキーポイントに変換し、最先端の速度と精度を達成し、ハイパーパラメーターが大幅に少なくなります。
この高速機能は、Dexgenのようなアクション補正のために基礎コントローラーを活用するなど、柔軟なポストプロセスを可能にします。
Geortは、監視されていない方法で訓練されており、手動の注釈の必要性を排除します。
Geortのコアは、リターゲティングの本質をキャプチャする新しい幾何学的目的関数にあります：モーションの忠実度の維持、構成空間（Cスペース）カバレッジの確保、高い平坦性による均一な応答の維持、ピンチの対応、および自己衝突の防止。
このアプローチは、集中的なテスト時間最適化から解放されており、リアルタイムのハンドリタール操作のためのよりスケーラブルで実用的なソリューションを提供します。

要約(オリジナル)

We introduce Geometric Retargeting (GeoRT), an ultrafast, and principled neural hand retargeting algorithm for teleoperation, developed as part of our recent Dexterity Gen (DexGen) system. GeoRT converts human finger keypoints to robot hand keypoints at 1KHz, achieving state-of-the-art speed and accuracy with significantly fewer hyperparameters. This high-speed capability enables flexible postprocessing, such as leveraging a foundational controller for action correction like DexGen. GeoRT is trained in an unsupervised manner, eliminating the need for manual annotation of hand pairs. The core of GeoRT lies in novel geometric objective functions that capture the essence of retargeting: preserving motion fidelity, ensuring configuration space (C-space) coverage, maintaining uniform response through high flatness, pinch correspondence and preventing self-collisions. This approach is free from intensive test-time optimization, offering a more scalable and practical solution for real-time hand retargeting.

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