전신으로 물체를 다루기
물체를 다루는 동작에는 한 손의 잡기만 있는 것이 아니다. GRAB은 물체의 형태와 크기, 작업에 따라 몸 전체가 어떻게 참여하는지 연구할 수 있는 자료다.
동작과 접촉의 복원
모션 캡처 마커로부터 몸의 형상과 자세, 관절화된 손과 얼굴, 물체 자세를 맞춘다. 이 과정에서 얻은 시간별 메시를 이용해 몸과 물체의 접촉 정보를 계산한다.
GrabNet의 예시
함께 제시된 GrabNet은 조건부 생성 네트워크로 처음 보는 물체 형상에 대한 삼차원 손 파지를 예측한다. 데이터셋과 그 활용을 보여 주는 모델은 구분되는 요소다.
생성과 실행의 차이
그럴듯한 손 파지를 생성했다고 실제 로봇이 그대로 실행할 수 있는 것은 아니다. 사람의 접촉과 자세를 분석하는 자료의 역할과 물리적인 실행 가능성 검증은 나누어 보아야 한다.
관련 문서
DexYCB / ARCTIC 손 물체 데이터셋 / AssemblyHands-X / HOLD 손 물체 복원 / MANO 손 모델 / 모션 캡처