手动数据 - 一人称数据集,包括从触摸到抓取行动的近距离和动力学测量

科学领域:

• 机器人技术 机器人技术 机器人技术
• 计算机视觉 计算机视觉
• 传感器运动控制控制器

背景情况:

• 自主抓取需要详细的数据关于人类手的动作和对象的属性.
• 现有的数据集可能无法完全捕捉到触摸阶段或传感器数据的细微差别.

研究的目的:

• 介绍HANDdata,这是一个用于自主机器人抓取的新型数据集.
• 为了提供丰富的数据手动力学和近距离传感在达到-to-grasp行动.
• 支持机器人,计算机视觉和传感运动控制方面的研究.

主要方法:

• 收集了29个成年人的近6000个人与物体的交互数据集.
• 利用雷达和飞行时间传感器来捕获物体特征.
• 在静态和抓取任务中记录了详细的手腕和手指动力学与10个标准化的对象.

主要成果:

• HANDdata包括广泛的第一人称触摸数据.
• 数据集具有多样化的物体形状和材料,增加复杂性.
• 数据捕获关键的手对象交互事件和传感器读数.

结论:

• HANDdata为开发自主抓取机器人提供了宝贵的资源.
• 该数据集可以促进基于雷达的计算机视觉研究.
• 它有助于理解用于机器人应用的传感运动控制和操纵.