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テレオペレーション/触覚arXiv:2512.00324

MILE: 巧みな操作のデータ収集のための機械的同型ハンドエクソスケルトンと視触覚ロボットハンド

MILE: A Mechanically Isomorphic Hand Exoskeleton and Visuotactile Robotic Hand for Data Collection in Dexterous Manipulation

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人間の手の構造に基づくエクソスケルトンと、それに対応する視触覚ロボットハンドを開発し、巧みな操作の実演データを同期収集できるテレオペレーションシステムを構築した。

詳しい要約

1. どんなもの?

- 巧緻物体操作のためのteleoperationベースのデータ収集システム「MILE」 - 人間用のMILE exoskeletonと、機構的に対応するMILE-Tac robotic handから構成 - 4指のkinematic topologyを両者で共有 - 視覚・4指先のvisuotactile・proprioception・exoskeleton由来のaction commandを同期記録 - 目的はcontact-richなdexterous manipulationのimitation learning用demonstration収集の効率化

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

- glove-basedおよびvision-basedインターフェースと比較評価 - 従来のtask-space IK-based retargetingへの依存を減らす点が特徴 - exoskeletonとrobotic handの機構的対応によりjoint-space command transferを実現 - 同期マルチモーダル記録(視覚・触覚・proprioception・action)を一体で収集できる点を主張 - 具体的な優位性の数値は要旨からは不明

3. 技術・手法の肝は?

- 人間の手のanatomyとergonomic制約を反映したexoskeleton設計 - 選択した4指kinematic topologyを保つようrobotic handをco-design - 自作のmodular joint encodersを両者に搭載 - 小型のMILE fingertip visuotactile sensor modulesを指先に配置 - 機構的同型性によりjoint-spaceでcommandを転送し、IK-based retargetingを削減 - 視覚・触覚・proprioception・actionを同期収集する記録系

4. どうやって有効だと検証した?

- 4タスクのteleoperation benchmarkでglove-based・vision-basedインターフェースと比較 - imitation learning実験でfingertip tactile入力あり/なしのpolicyを比較 - 具体的なタスク内容・被験者数・成功率などの詳細は要旨からは不明

5. 議論はある?

- 機構的同型性によるjoint-space転送がretargeting依存を減らす利点を主張 - 触覚入力の有無がimitation learning性能に与える影響を検討 - 限界・失敗事例・一般化可能性・コスト等の議論は要旨からは不明

6. 次に読むべき論文は?

- glove-basedインターフェース関連研究 - vision-basedインターフェース関連研究 - IK-based retargetingを用いるteleoperation研究 - visuotactile sensorを用いたimitation learning研究 - dexterous manipulationのdemonstration収集に関する研究

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Jinda Du, Jieji Ren, Qiaojun Yu, Ningbin Zhang, Yu Deng, Xingyu Wei, Yufei Liu, Guoying Gu, Xiangyang Zhu

分類: cs.RO, cs.CV, cs.HC

原文アブストラクト

Dexterous robotic hands are expected to perform complex, contact-rich object manipulation, but learning such skills remains challenging because high-dimensional hands require high-fidelity demonstrations. Imitation learning provides a practical route for acquiring dexterous manipulation skills from human demonstrations, yet collecting synchronized multimodal demonstrations with accurate hand actions and tactile observations remains a key bottleneck. We present MILE, a teleoperation-based data-collection system comprising the human-first MILE exoskeleton and the mechanically corresponding MILE-Tac robotic hand. The system integrates custom-designed and fabricated modular joint encoders and compact MILE fingertip visuotactile sensor modules. The exoskeleton is informed by human-hand anatomy and ergonomic constraints, while the robotic hand is co-designed to preserve the selected four-finger kinematic topology. This correspondence enables joint-space command transfer and reduces reliance on task-space IK-based retargeting. The system synchronously records task-specific visual observations, four fingertip visuotactile streams, robot-hand proprioception, and exoskeleton-derived action commands. We evaluate MILE through a four-task teleoperation benchmark against representative glove-based and vision-based interfaces, and through imitation-learning experiments that compare policies trained with and without fingertip tactile input. The project page is available at https://sites.google.com/view/mile-system.

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