DexFlow：一种灵巧手姿态重定向与交互的统一方法
机器人学
2025-05-05 v1
摘要
尽管手-物交互建模取得了进展，但为机器人手生成逼真的灵巧操作数据仍然是一个挑战。重定向方法通常精度较低，且未能考虑手-物交互，导致出现相互穿透等伪影。生成式方法由于缺乏人手先验，产生的姿态有限且不自然。我们提出了一种数据转换流水线，结合了来自多个来源的人手和物体数据，以实现高精度重定向。我们的方法使用差分损失约束来确保时间一致性，并生成接触图以细化手-物交互。实验表明，我们的方法显著提高了姿态的准确性、自然性和多样性，为手-物交互建模提供了一个稳健的解决方案。
引用
@article{arxiv.2505.01083,
title = {DexFlow: A Unified Approach for Dexterous Hand Pose Retargeting and Interaction},
author = {Xiaoyi Lin and Kunpeng Yao and Lixin Xu and Xueqiang Wang and Xuetao Li and Yuchen Wang and Miao Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.01083},
year = {2025}
}