その手の中の世界:実環境での人間中心マニピュレーション学習のための大規模オープンソースエコシステム
World In Your Hands: A Large-Scale and Open-Source Ecosystem for Learning Human-Centric Manipulation in the Wild
実環境で収集した1000時間超の人間のマニピュレーションデータとウェアラブル収集キット、ベンチマークをオープンソースで提供し、ロボットのマニピュレーション成功率を8%から60%に向上させた。
詳しい要約
1. どんなもの?
2. 先行研究と比べてどこがすごい?
3. 技術・手法の肝は?
4. どうやって有効だと検証した?
5. 議論はある?
6. 次に読むべき論文は?
※ 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: Yupeng Zheng, Jichao Peng, Weize Li, Yuhang Zheng, Xiang Li, Yujie Jin, Julong Wei, Guanhua Zhang, Ruiling Zheng, Ming Cao, Songen Gu, Zhenhong Zou, Kaige Li, Ke Wu, Mingmin Yang, Jiahao Liu, Pengfei Li, Hengjie Si, Feiyu Zhu, Wang Fu, Likun Wang, Ruiwen Yao, Jieru Zhao, Yilun Chen, Wenchao Ding
分類: cs.RO
原文アブストラクト
We introduce World In Your Hands (WIYH), a large-scale open-source ecosystem comprising over 1,000 hours of human manipulation data collected in-the-wild with millimeter-scale motion accuracy. Specifically, WIYH includes (1) the Oracle Suite, a wearable data collection kit with an auto-labeling pipeline for accurate motion capture; (2) the WIYH Dataset, featuring over 1,000 hours of multimodal manipulation data across hundreds of skills in diverse real-world scenarios; and (3) extensive annotations and benchmarks supporting tasks from perception to action. Furthermore, experiments based on the WIYH ecosystem show that integrating WIYH's human-centric data improves robotic manipulation success rates from 8% to 60% in cluttered scenes. World In Your Hands provides a foundation for advancing human-centric data collection and cross-embodiment policy learning. All data and hardware design will be open-source.
関連論文
- 経験時代における実世界コード・アズ・ポリシー:ACE-CaP-0マニピュレーション
- 把持のアドミタンスによる入出力特性評価:設計パラメータと把持挙動の接続マニピュレーション
- ManiLadder:カテゴリ別・多難易度タスクラダーによるロボットマニピュレーションのベンチマークマニピュレーション
- 成功確率を変える事象を記憶する:Criticゲート付きイベントメモリによる長期的マニピュレーションマニピュレーション
- BiPOP: 長期的な両腕ロボット操作のための部分順序計画マニピュレーション
- RUMI: 拡張現実と触覚フィードバックを備えたRobotiq対応の汎用マニピュレーションインターフェースマニピュレーション
