为了捕获适合训练灵巧机器人策略的细粒度手部运动数据,DEXCAP 在设计时考虑了四个关键目标:(1) 详细的手指运动跟踪、(2) 准确的 6 自由度腕部姿势估计、(3) 在与手部统一的坐标系中记录对齐的 3D 观测值,以及 (4) 出色的可移植性,可在各种现实环境中收集数据。在实现这些目标的同时,丝毫不影响可扩展性 — ...
DEXIL算法是一个三步框架,用于使用DEXCAP记录的人类手部运动数据训练灵巧的机器人策略。首先,算法将DEXCAP数据重定向到机器人的动作和观测空间;其次,使用重定向数据训练基于点云的扩散策略;最后,引入了一个可选的人工干预校正机制,以解决策略执行期间出现的意外...
DexCap是一个人类操作数据采集平台,基于SLAM、电磁场,以及对环境的3D观察,便能实时追踪手腕和手指运动的系统。 与传统基于视觉动捕技术不同,DexCap不会因为视线遮挡,而无法收集数据。DexCap的整体成本在4k刀以内,意味着快速低价遥操作数据采集时代可能要全面开启。 遥操作采集需求 首先我们要确定采集人类进行物体操作的数...
综上所述,DexCap系统作为斯坦福李飞飞团队的一项杰出成果,不仅为机器人模仿学习带来了新的突破,更为个人级灵巧机器人的发展奠定了坚实基础。我们有理由相信,在未来的日子里,DexCap系统将在各个领域发挥越来越大的作用,为人类创造更加美好的生活和工作环境。 同时,千帆大模型开发与服务平台作为重要的技术支持方,也将继...
DexCap 的系统设计,包括了一个用于数据收集的便携式人类手部动作捕捉系统DexCap,和一个配备了灵巧手的双机械臂机器人系统,用于测试从收集的数据中学习到的策略。 为了捕捉适合训练灵巧机器人策略的精细手部动作数据,DexCap的设计考虑了四个关键目标:...
DexCap的妙处在于其利用了特制的手套,配备了多种传感器,可以精确捕捉手部的每一个细微动作。这些动作数据随后通过便携式的迷你PC处理,并与机器人进行同步,以训练它们执行相应的任务。 不同于传统依赖视觉的动捕技术,DexCap利用SLAM技术和电磁场感应,即使在无直视条件下也能有效捕捉运动数据。更进一步,开发团队采用了特别...
继OpenAI机器人Figure惊艳全球后,斯坦福大学李飞飞团队推出黑科技力作——开源便携式手部动作捕捉系统DexCap。该系统仅需3600余美元成本,就能让机械臂"变身"拥有媲美人手的灵活性,熟练完成泡茶、整理桌面等精细操作。DexCap的问世或将加速推动个人级灵巧机器人的发展。
简介:【2月更文挑战第28天】论文介绍:DexCap——用于灵巧操作的可扩展和便携式动作捕捉数据收集系统 在当今科技迅猛发展的时代,机器人技术的进步尤为引人注目。特别是在机器人的灵巧操作领域,如何让机器人的手部动作更加接近人类的自然和灵活,一直是研究者们追求的目标。斯坦福大学的研究团队在这方面取得了显著的进展...
李飞飞团队打造了一个开源便携式手部动捕系统——DexCapPNP机器人 江苏 0 打开网易新闻 体验效果更佳第一次见机器人送餐,看到这样的,吃饭喝酒的欲望都没了! 子柒爱生活 104跟贴 打开APP 这机器人还挺能干 一冰说法 21跟贴 打开APP 土房哥:大疆无人机剩外壳中国制造,制裁存储器跟晶片就掰掰! 台海风云 125...
cd DexCap/install conda env create -n mocap -f env_nuc_windows.yml The second step is to install and build environments for the Ubuntu workstation, which could also be a headless server for dataset building and training. Simply follow: ...