SAGA：带接触的随机全身抓取
计算机视觉与模式识别
2022-08-18 v3
摘要
人体抓取的合成在AR/VR、视频游戏与机器人等领域有众多应用。尽管已有方法被提出用于生成真实的手-物交互以进行物体抓取与操控，但这些通常仅考虑交互的手本身。我们的目标是合成全身抓取动作。从任意初始姿态出发，我们旨在生成多样且自然的全身人体动作，以接近并抓取三维空间中的目标物体。该任务具挑战性，因为它需同时建模全身动力学与灵巧手指运动。为此，我们提出SAGA(StochAstic whole-body Grasping with contAct)，一个由两关键组件构成的框架：(a)静态全身抓取姿态生成。具体地，我们提出一个多任务生成模型，联合学习静态全身抓取姿态与人-物接触。(b)抓取动作填补。给定初始姿态与生成的全身抓取姿态分别作为动作的首尾，我们设计新颖的感知接触生成式动作填补模块，以生成一组多样的面向抓取的动素。我们展示了方法的有效性，其是一种合成真实且富有表现力的全身动作以接近并抓取随机放置未见物体的新颖生成框架。代码与模型见 https://jiahaoplus.github.io/SAGA/saga.html。
引用
@article{arxiv.2112.10103,
title = {SAGA: Stochastic Whole-Body Grasping with Contact},
author = {Yan Wu and Jiahao Wang and Yan Zhang and Siwei Zhang and Otmar Hilliges and Fisher Yu and Siyu Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.10103},
year = {2022}
}
备注
Accepted by ECCV 2022. Project page: https://jiahaoplus.github.io/SAGA/saga.html