DexCap：可扩展、便携的运动捕捉数据收集系统，用于灵巧操作

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24年7月来自斯坦福的论文“DexCap: Scalable and Portable Mocap Data Collection System for Dexterous Manipulation”。 从人类手部运动数据中进行模仿学习，为现实世界的操作任务中赋予机器人de 类人灵活性，提供了一种有希望的途径。尽管有这种潜力，但仍存在重大挑战，特别是现有手部 运动捕捉 (mocap) 系统的可移植性以及将 mocap 数据转换为有效机器人策略的复杂性。为了解决这些问题，一个便携式手部运动捕捉系统 DEXCAP，以及一种模仿算法 DEXIL，用于直接从人手 mocap 数据训练灵巧的机器人技能。DEXCAP 基于 SLAM 和电磁场以及对环境的 3D 观察，提供精确、抗遮挡的手腕-手指运动跟踪。利用这个数据集，DEXIL 采用逆运动学和基于点云的模仿学习，用机器人手无缝复制人类动作。除了直接从人类运动中学习之外，DEXCAP 还在策略推出期间提供可选的人-在-环校正机制， ………………………………