发布HORA数据集,应用在手-物体交互、机器人学习领域

本次发布的数据集HORA,HORA（手-物体到机器人动作）是一个大规模的多模态数据集，用于将人类手-物体交互（HOI）演示转换为机器人可用的监督信号，以支持跨体现学习。它在一个统一的规范动作空间下，结合了HOI风格的注释（如MANO手参数、物体姿态、接触）和体现机器人学习信号（如机器人观察、末端执行器轨迹）。HORA由三个来源/子集构成：1. HORA(Mocap)：使用带有触觉传感器手套的定制多视角运动捕捉系统（包括触觉图）；2. HORA(Recordings)：定制的RGB(D) HOI记录设置（无触觉）；3. HORA(Public Dataset)：源自多个公共HOI数据集，并重新定位到机器人体现（6/7自由度手臂）。总体规模：所有子集共约150k条轨迹。

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