Hand-Object Contact Detection using Grasp Quality Metrics

要約

我々は、物体と手のポーズから抽出された把握品質メトリクスに基づいた新しい手と物体の接触検出システムを提案し、DexYCB データセットを使用してそのパフォーマンスを評価しました。
私たちの評価では、システムの精度が高い (90% に近い) ことが実証されました。
今後の作業は、ビジョンベースの推定を使用したリアルタイムの実装と、それをロボットから人間への引き継ぎシステムに統合することに焦点を当てます。

要約(オリジナル)

We propose a novel hand-object contact detection system based on grasp quality metrics extracted from object and hand poses, and evaluated its performance using the DexYCB dataset. Our evaluation demonstrated the system’s high accuracy (approaching 90%). Future work will focus on a real-time implementation using vision-based estimation, and integrating it to a robot-to-human handover system.

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