AutoDex es un sistema automatizado diseñado para cerrar el ciclo de la recopilación de datos de agarre diestro en el mundo real, gestionando la percepción, la ejecución, la etiquetación y el reinicio sin intervención humana. Aborda los problemas de escalabilidad de la teleoperación y la falta de certificación física en simulación generando candidatos de agarre y verificándolos en hardware real.
- El sistema utiliza percepción densa con 20 cámaras para localizar objetos bajo oclusión severa y ejecuta movimientos del robot monitoreados por colisión.
- AutoDex reinicia activamente los objetos entre ensayos para exponer candidatos adicionales en poses estables, etiquetando el éxito o fracaso de levantar y sostener.
- Los investigadores recopilaron 3.593 ensayos de agarre con manos Allegro e Inspire en 100 objetos diversos utilizando el sistema.
- Para una recopilación coincidente de 500 trayectorias, AutoDex requirió 10.3 horas en comparación con las 49.4 horas de la teleoperación, logrando una mejora de rendimiento de 4.8x.
- Los agarres recuperados de la base de datos validada por AutoDex tuvieron éxito el 76% de las veces, frente al 34% para la validación solo en simulación.
El sistema permite la creación de bases de datos reutilizables de ensayos de agarre etiquetados físicamente que los sistemas posteriores pueden consultar mediante recuperación y filtrado de viabilidad, con el código y los datos a ser liberados públicamente.