DexSuite:腕・ハンド・タスクを横断する器用な操作のオールインワン・フレームワーク
DexSuite: An All-in-One Framework for Dexterous Manipulation Across Arms, Hands, and Tasks
Genesisシミュレータ上に構築した、多様な腕とハンドを組み合わせた器用な操作のための統合シミュレーションフレームワークで、30タスク・100以上のロボット構成・触覚センシング・遠隔操作・ベンチマーク・デモンストレーションデータセットを提供する。
著者: Anas Houssaini, Hugo He, Junming Shi, Amin Abyaneh, Ricardo Chahine, Shuo Wen, Mohamad H. Danesh, Charles-Étienne Fréchette, Mariana Sosa Guzman, Mathias Desrochers, Rayan Houssaini, Adam Landa, Theophile Soulie, Charlotte Morissette, Annie Tims, Martino Russi, Jonathan Lussier, Gregory Dudek, Doina Precup, Julen Urain, Hsiu-Chin Lin, David Meger
分類: cs.RO
原文アブストラクト
Human-level dexterity remains a central open problem in robotics, yet few simulation frameworks cover the full workflow of dexterous manipulation, from setting up a robot to collecting dexterous demonstrations and evaluating policies. We present DexSuite, an all-in-one simulation framework for dexterous manipulation built on the Genesis simulator. DexSuite provides 30 tasks and assembles its 10 arms and 12 end-effectors, from parallel-jaw grippers to dexterous hands, into more than 100 single-arm robots and thousands of bimanual pairs. It also ships a standardized environment API, integrated teleoperation, and simulated tactile sensing. Moreover, we define a benchmark of 16 task-embodiment pairs spanning diverse contact complexities and horizons, and release a dataset of 4,700 successful episodes in simulation from human teleoperation, scripted experts, and learned policies. We release DexSuite as open source and hope others will build on it. Videos and datasets are available at https://dexsuiteorg.github.io
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