Robotics Channel

Если вы делаете гуманоида, а я точно знаю, здесь есть такие люди, этот пост для вас.

Время гуманоидов, которых можно спокойно выпускать к кожаным мешкам в реальный мир и доверять им в любой ситуации и контексте, ещё далеко. Но дорогу осилит идущий. Путь в тысячу ли начинается с первого шага ( (c) Лао Цзы). Ну, вы поняли. Если не начать, то к этому светлому (надеюсь) будущему мы и не придём никогда.
Пока человекоподобные роботы не умеют элементарных вещей, и тренировать их крайне сложно.

В помощь гуманоидостроителям появился отличный дата-сет HUMOTO с 735 мокап-сценами взаимодействия людей с различными объектами. По нему можно тренировать модели, чтобы научить робота, например, вешать одежду в шкаф, размешивать тесто в миске, играть на гитаре (ну, или имитировать игру), держать в руках кухонный нож (хотя, вот это пока может и не надо), и обращаться с прочими бытовыми предметами.

Особенности датасета HUMOTO
✅ Высококачественные 3D-сцены взаимодействия человека и объекта (более 60 объектов)
✅ Точность симуляции 1–2 см — лучше, чем в других наборах данных
✅ Отлично подходит для робототехники, анимации и моделей компьютерного зрения
✅ Учитывает перекрытия, тени и мельчайшие детали взаимодействия рук и объектов

👉 Сайт HUMOTO
👉 Страница проекта HUMOTO на Гитхабе

jiaxin-lu.github.io

HUMOTO Project Page

HUMOTO dataset.

www.tg-me.com/tw/Robotics Channel/com.robotics_channel/2800

3.0K viewsMay 22 at 05:32

Если вы делаете гуманоида, а я точно знаю, здесь есть такие люди, этот пост для вас.

Время гуманоидов, которых можно спокойно выпускать к кожаным мешкам в реальный мир и доверять им в любой ситуации и контексте, ещё далеко. Но дорогу осилит идущий. Путь в тысячу ли начинается с первого шага ( (c) Лао Цзы). Ну, вы поняли. Если не начать, то к этому светлому (надеюсь) будущему мы и не придём никогда.
Пока человекоподобные роботы не умеют элементарных вещей, и тренировать их крайне сложно.

В помощь гуманоидостроителям появился отличный дата-сет HUMOTO с 735 мокап-сценами взаимодействия людей с различными объектами. По нему можно тренировать модели, чтобы научить робота, например, вешать одежду в шкаф, размешивать тесто в миске, играть на гитаре (ну, или имитировать игру), держать в руках кухонный нож (хотя, вот это пока может и не надо), и обращаться с прочими бытовыми предметами.

Особенности датасета HUMOTO
✅ Высококачественные 3D-сцены взаимодействия человека и объекта (более 60 объектов)
✅ Точность симуляции 1–2 см — лучше, чем в других наборах данных
✅ Отлично подходит для робототехники, анимации и моделей компьютерного зрения
✅ Учитывает перекрытия, тени и мельчайшие детали взаимодействия рук и объектов

👉 Сайт HUMOTO
👉 Страница проекта HUMOTO на Гитхабе

BY Robotics Channel