成本大约 $3,600，可以用来记录真人手指的动作来训练机器人进行灵活的操作。
并且不是遥控操作，它有一对特制的手套，通过各种传感器捕捉手部运动的精确数据。与传统基于视觉的运动捕捉技术相比，这些手套不会因为视线遮挡而失效，更适合在日常活动中使用。
一旦收集了手部动作的数据，DexCap系统就会利用一个搭载在背包中的迷你PC，通过RGB-D相机重建3D场景，并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。
DexCap 的主要应用场景还是在机器人学习中。通过DexCap 收集的数据，研究人员可以训练机器人执行各种复杂的双手任务，如收集网球和打包物品。这些任务的学习完全基于人类动作的数据，不需要任何遥控操作数据。此外，DexCap也支持在野外扩大数据收集范围，通过与多样化环境中的多个物体互动，使机器人学到的技能能够泛化到未见过的物体上。
目前 DexCap 还无法处理需要施加力量的操作。为了克服这一限制，团队正在探索将人在回路校正引入DexCap系统。这种方法允许在实际应用中进行快速校正，从而提高机器人执行需要精细力量控制的任务，如泡茶或使用剪刀的能力。
我们可以在没有实际机器人的情况下使用可穿戴设备来收集机器人数据吗？
资料来自：@chenwang_j
是的！带着一副手套 🧤 ！
隆重推出 DexCap，这是一款便携式手部动作捕捉系统，可收集 3D 数据（点云 + 手指运动），用于训练机器人灵巧的双手。一切都是开源的
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