DexOAK: 物体感知的运动学重定向框架

研究团队提出DexOAK框架，一种基于学习的物体感知运动学重定向方法，可从人类动作捕捉数据生成接触一致的机器人手部参考动作。该方法通过交互图拉普拉斯目标函数优化手部-物体图，使机器人复现物体相对交互几何而非单纯人类手部姿态。在Inspire手上测试，OakInk-v2任务成功率从39.5%提升至48.4%，ARCTIC数据集ADD-AUC从62.7%提升至77.9%。