GOTT: 再利用可能なクロスエンボディメントプリミティブによる物体中心の器用マニピュレーション
GOTT: Object-centric Dexterous Manipulation with a Reusable Cross-Embodiment Primitive
ロボットに依存しない物体軌道と到達仕様から、多指ハンドで安定した接触を確立し物体運動を追従する再利用可能なプリミティブを提案し、多様なハンド形態で頑健な接触とタスク成功率の向上を示した。
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: Yulin Liu, Lai Wei, Yen-Jen Wang, Akash Sharma, Pieter Abbeel, Henrik I. Christensen, Haozhi Qi
分類: cs.RO, cs.AI, cs.CV
原文アブストラクト
Foundation models and large-scale human data provide rich sources of manipulation intent, but translating this intent into multi-fingered robot behavior remains difficult. Dexterous hands still lack a reusable low-level primitive that reliably establishes contact across tasks and embodiments. We propose GOTT, a reach-acquire-move framework built around a single cross-embodiment contact-acquisition primitive. Given a robot-agnostic object trajectory and a reach specification, GOTT first brings the hand near a task-relevant contact region. The shared closed-loop primitive then establishes stable contact from this approximate initialization, and a pose-conditioned controller tracks the desired object motion. Reach specifications may come from future-aware planning, external models, or human demonstrations, while the primitive and tracking backend remain unchanged. Simulation and real-world experiments show that GOTT is able to establish robust contact across diverse objects, arm-hand platforms, and seen and unseen hand morphologies. It also consistently improves end-to-end task success over open-loop grasp execution.
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