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EgoExplorer: un osservatorio visivo, motorio e tattile della locomozione e della manipolazione umana in situ
L’apprendimento della locomozione e della manipolazione dei robot umanoidi a partire da dimostrazioni umane richiede di osservare come locomozione, postura e interazione con gli oggetti evolvano insie

- arXiv
- 2610.18872
- Pubblicato
- 2026-10-13
- Autori
- Yunsong Zhou, Xuekun Jiang, Haiqi Shen, Hangxu Liu, Chaojian Shi, Yujie Liu, Jingyuan Li, Haoran Yang, Jiafei Cao, Dongzhan Zhou, Dong Wang, Yao Mu, Chunhua Shen, Weinan Zhang
Abstract degli autori
L’apprendimento della locomozione e della manipolazione dei robot umanoidi a partire da dimostrazioni umane richiede di osservare come locomozione, postura e interazione con gli oggetti evolvano insieme durante lo svolgimento dei compiti. Per estendere la raccolta dei dati a contesti diversi sono inoltre preferibili sistemi di acquisizione leggeri e portatili. I dataset esistenti, però, offrono solo una visione parziale di questa coordinazione. Presentiamo quindi EgoExplorer, un osservatorio visivo, motorio e tattile di 100 ore dedicato alla locomozione e alla manipolazione umana, realizzato con un sistema indossabile. Incentrate sulle attività professionali, le sue registrazioni continue associano video in prima persona, ricostruzioni del movimento dell’intero corpo, articolazione dettagliata delle dita e osservazioni tattili, accompagnati da descrizioni di ogni passaggio. Per ottenere questa copertura con pochi sensori sul corpo, sviluppiamo la pipeline Calibrate-Complete-Constrain. In particolare, una calibrazione riutilizzabile fissa la geometria corporea dei partecipanti e la posizione dei sensori prima di inferire il movimento, così da distinguere gli scostamenti dovuti al montaggio dall’articolazione. Un modello temporale a priori ricostruisce poi il movimento delle articolazioni non osservate, mentre vincoli stratificati favoriscono la concordanza con le misurazioni, la continuità temporale e la coerenza geometrica: proprietà che la sola plausibilità del movimento non garantisce. Rispetto a riferimenti ottenuti adattando il movimento ai dati dei tracker, il metodo riduce l’errore sui punti del corpo del 71,9% rispetto al miglior metodo di riferimento; valutazioni condotte nelle stesse condizioni mostrano miglioramenti anche nella stabilità delle mani e nella stima del contatto. Studi preliminari esplorano la generazione e il condizionamento multimodali, insieme al retargeting su umanoidi con controllo dell’intero corpo in simulazione.
Il riassunto di questo paper è disponibile solo in inglese: leggilo nella pagina inglese.
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