开源版OpenAI机器人2.5万打造！斯坦福李飞飞团队祭出“灵巧手”，泡茶剪纸炫技

「OpenAI机器人」一出世惊艳众人！最近，李飞飞团队打造了一个开源便携式手部动捕系统——DexCap，成本仅3600美元，就能让机械灵巧手完成花样任务。

OpenAI大模型加持的机器人Figure 01，昨天火爆了全网。

而今天，真正「开源版」的擎天柱/Figure 01诞生了，而且背后团队还将成本打了下来。

成本只要3605.59美元！

它拥有一双灵巧手，就比如泡茶，先是拧开瓶盖，再拿茶镊将茶叶挑进杯中，并放回原位。

快看，它能一手拿着剪刀，一手拿着便利签纸，执行人类剪纸这一动作。（不过剪断的这个过程好难）

它还可以将胶带纸，放到收纳的纸盒中，一手拿胶带摆放，一手将盒子推近。

而且不管这个物体是什么，它都能照样完成。

与前段时间爆火的炒虾机器人不同的是，「灵巧手」并非通过远程操控完成任务。

是因为，凭借一副特制的手套，它可以通过各种传感器捕捉到手部精确的运动数据。

这正是由Chen Wang、李飞飞和Karen Liu等人提出的「便携式手部动作捕捉系统」——DexCap。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2403.07788

DexCap是一套基于SLAM、电磁场，以及对环境的3D观察，便能实时追踪手腕和手指运动的系统。

与传统基于视觉动捕技术不同，它不会因为视线遮挡，而无法收集数据。

与此同时，他们还设计了全新的模仿算法DEXIL，才用了逆运动学和基于点云的模仿学习。

当手部动作数据收集完成，DexCap就会利用背包中的迷你PC，通过RGB-D相机重建3D场景。

然后将运动数据与之对齐，这样，就可以得到非常精确的手部动作模型，可用于进一步的机器人训练。

值得一提的是，在对具体6项操作任务评估中，DexCap展现出卓越的完成能力。

而且，它还可以从野外动捕数据中有效学习，为未来灵巧操作的数据收集方法提供了方法。

Jim Fan认为DexCap是「低配版的Optimus」，关键只要3600美元，一般人也能买得起。

另外，他还特意强调，数据收集和机器人的执行是分离的。

还有网友称，「DexCap绝对震撼，我们正在进入个人机器人与个人AI的下一阶段」。

全新手部动捕系统DexCap，不怕遮挡

DexCap系统核心设计，就在于前向后向设备的组合。

具体来说，正面设计的胸部相机架上，配备了一个RGB-D激光雷达摄像头和三个SLAM追踪摄像头。

背面的背包中，有一个迷你PC，以及电源为系统供电。大约可进行40分钟的数据收集。

此外，还需要一个动捕手套，以便进行手部动作的捕捉。

追踪摄像头最初放置在胸前机架上，进行校准。

然后在具体数据收集过程中，将摄像头从校准架上取下，安装到特制的手部支架上。

这样，系统就可以持续追踪手部的位置。

可以看到，网球被放进框里，再倒出来，整个动作都清晰可见。

机器人更多的训练数据，这不就来了么。

数据可视化：点云观测中的3D手部运捕数据

再来看数据采集吞吐量，DexCap可以实现与人类自然运动同水平的效果，而且是远程操作的3倍。

再看如下用固定的手势握住杯子手柄的动作。

VR头显使用了基于视觉的手部追踪方法，却因严重遮挡而无法准确追踪手部动作。

显然，DexCap无障碍收集了手与物体交互的数据。

从人类行为模仿学习

研究人员的目标是利用DC记录的人手动作捕捉数据，来训练灵巧机器人策略，这个过程中会面临3个问题：

（1）如何将人手的运动重新定位到机器人手？

（2）什么算法可以学习灵巧的策略，而且要适应双手动作的高维空间？

（3）研究直接从人类动捕数据中学习的失败案例以及潜在的解决方案。

为了应对这些挑战，研究人员引入了DexIL，一个使用人手动作捕捉数据训练灵巧机器人的三步框架。

第一步，将DEXCAP数据重新定位到机器人实施例的动作和观察空间。

第二步，使用重新定位的数据训练基于点云的扩散策略。

最后一步，可以采用人机交互来进行校正，旨在解决策略执行期间出现的意外行为。

动作重定向：

LEAP手比人手大了约50%，这种尺寸差异使得很难将手指运动直接转移到机器人硬件上。

为了解决这个问题，研究人员使用指尖逆向运动学（IK）来计算16维关节位置，并使用动捕手套跟踪人体手指的运动，手套根据电磁场（EMF）测量手指相对于手掌的3D位置。

视觉差距：

观察和状态表示选择对于训练机器人策略至关重要。为了进一步弥合人手和机器人手之间的视觉差距，研究人员使用正向运动学生成机器人手的点云网格，并将其添加到点云观察中。

使用相机参数将DCdata中LiDAR相机捕获的RGB-D图像转换为点云。这种额外的转换提供了两个显著的好处。

首先，由于DEXCAP允许人体躯干在数据采集过程中自然移动，因此直接使用RGB-D输入需要考虑移动的相机帧。

而通过将点云观测转换为一致的世界坐标系，可以隔离并消除躯干运动，从而实现稳定的机器人观察。

其次，点云提供了与机器人操作空间对齐的灵活性。由于在野外捕获的一些运动可能超出了机器人的运动范围，所以需要调整点云观测和运动轨迹的位置来确保操作范围的可行性。

观察重定向：

为了简化在人和机器人之间切换相机系统的过程，相机机架的背面集成了一个快速释放带扣，可以在不到20秒的时间内快速更换相机。

通过这种方式，保证机器人可以使用人类收集数据时的同一台相机。

通过上述设计，DexIL可以直接从DCdata学习复杂的灵巧操作技能（比如拾取、放置、双手协调等），而无需机器人数据。

30分钟人类数据，机器人「学废了」

根据上面的分析，首先通过RGB-D观测构建3D点云，并转换到机器人的操作空间，将DexCap数据重定位到机器人实例中。

同时，手部动作捕捉数据也要重定位到带有指尖IK的机械臂。

基于这些数据，学习扩散策略，将点云作为输入，并输出一系列未来目标位置作为机器人动作。

上图展示了DC以3D形式捕捉详细手部运动的能力，将人类动作与所有视图中的对象点云对齐。

黄色列表示重定位后的机器人手部动作，我们可以看到它们与蓝色列在同一3D空间中精确对齐。

上图中，将DC与最先进的基于视觉的手部姿态估计方法HaMeR进行了比较，从相似的角度观察它们的性能。

HaMeR在严重遮挡的情况下表现不佳，要么无法检测到手，要么无法准确估计指尖位置。相比之下，DC在这些条件下表现出良好的鲁棒性。

结果演示：

下图的捡球任务，只使用30分钟的人类动作捕捉数据来学习策略，无需任何远程操作。

双手操作任务：

先收集双手的人体动捕数据，然后进行完全自主的策略部署。

用DexCap进行RLHF

DexCap系统在执行任务时提供了两种便捷的人在回路纠正，让用户能够根据需要灵活调整机器人的动作：

1. 残差纠正模式：

系统会实时捕捉用户手腕的微小位移变化，并将这些变化作为额外的动作指令加入到机器人的动作中，从而实现精细控制。这种模式可以实现最小的运动，但需要用户进行更精确地控制。

2. 遥控操作模式：

通过逆向运动学算法，用户的手部动作会被转化为机器人末端执行器的相应动作，适用于需要全面控制机器人的场景，但相对而言需要用户付出更多的努力。用户可以通过简单地踩下脚踏板来在这两种模式之间自由切换。

最后，这些纠正动作会被记录并保存在一个新的数据集中，并与原始训练数据一起进行均匀采样，从而更好地调整机器人的行为策略。

微调后：泡茶

通过分析1小时人类动捕数据并进行30次人在回路纠正后学到的策略：

微调后：使用剪刀

通过分析1小时人类动捕数据并进行30次人在回路纠正后学到的策略：

硬件教程

地址：https://docs.google.com/document/d/1ANxSA_PctkqFf3xqAkyktgBgDWEbrFK7b1OnJe54ltw/ed