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マニピュレーションarXiv:2512.24310

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

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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?

- 大規模オープンソースのエコシステム「World In Your Hands (WIYH)」を提案。 - 1000時間以上の人間の操作データを、ミリメートル精度で実世界で収集。 - 構成要素: - Oracle Suite: ウェアラブルデータ収集キットと自動ラベリングパイプライン。 - WIYH Dataset: 多様な実世界シナリオで数百のスキルを含むマルチモーダル操作データ。 - 知覚から行動までのタスクを支援する注釈とベンチマーク。 - 人間中心のデータ収集とクロスエンボディメント政策学習の基盤を提供。 - データとハードウェア設計はオープンソース化予定。

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

- 従来の研究と比較して、1000時間以上の大規模かつ実世界での人間操作データをミリメートル精度で収集。 - オープンソースのエコシステムとして、データ収集キット、データセット、ベンチマークを統合。 - 人間中心のデータを活用することで、ロボット操作の成功率を8%から60%に向上。 - クロスエンボディメント政策学習の進展に寄与。

3. 技術・手法の肝は?

- Oracle Suite: ウェアラブルデータ収集キットと自動ラベリングパイプラインにより、正確なモーションキャプチャを実現。 - WIYH Dataset: 多様な実世界シナリオで数百のスキルを含むマルチモーダル操作データを収集。 - 知覚から行動までのタスクを支援する注釈とベンチマークを提供。 - 人間中心のデータをロボット操作に統合する手法を実験で検証。

4. どうやって有効だと検証した?

- WIYHエコシステムに基づく実験で、人間中心のデータを統合することで、ロボット操作の成功率が8%から60%に向上することを確認。 - 混雑したシーンでの操作成功率の改善を検証。 - 詳細な検証方法は要旨からは不明。

5. 議論はある?

- 要旨からは、議論や限界についての言及は不明。 - オープンソース化により、人間中心のデータ収集とクロスエンボディメント政策学習の基盤を提供することを強調。

6. 次に読むべき論文は?

- 要旨で参照/比較されている研究は明示されていない。 - 同分野の関連手法として、クロスエンボディメント政策学習や人間中心のデータ収集に関する研究が挙げられる。 - 具体的な論文名は要旨からは不明。

※ 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.

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