人手示範雖然直觀，但當動作包含旋轉、翻轉或複雜空間路徑時，機械夾具往往難以直接模仿。CosmoH2G 是一套面向機械人操作的資料集與基準方法，專門處理 hand-to-gripper transfer：研究團隊同步記錄人手和手持機械夾具的動作，建立可配對的 RGB-D、3D 物件點雲、手部網格及夾具動作資料。
資料集共有 6,189 個配對示範、涵蓋 1,254 件物件，規模足以支援複雜空間操作的研究。與只適合平面移動的做法相比，CosmoH2G 把重點放在細緻的手部姿勢和空間運動，並以手持夾具示範減少人與機械裝置之間的動作轉換落差。
方法分兩階段處理完整軌跡。Stage I 先預測起點和終點等稀疏關鍵幀，把複雜動作濃縮成較容易學習的目標；Stage II 再以關鍵幀為條件生成連續的夾具姿態序列。系統亦保留夾具姿態的學習結果，再利用抓取啟發式與運動學一致性修正位置，減少旋轉和翻轉過程中的累積偏差。
在模擬及真實機械人實驗中，能穩定轉移旋轉等複雜動作，並明顯勝過傳統基準。適合研究機械人模仿學習、操作資料集、3D 手部追蹤，以及需要處理非平面夾具運動的團隊。程式碼和資料集在項目網站標示為即將推出，現階段較適合先評估方法和收集流程，部署細節仍要等官方發佈。
- 6,189 組人手與夾具配對示範，涵蓋 1,254 件物件。
- 專注旋轉、翻轉和其他細緻空間軌跡，而非平面搬運。
- 兩階段先學關鍵幀，再生成完整連續動作。
- 以抓取啟發式和運動學一致性降低累積漂移。
- 適合機械人模仿學習、資料集研究及操作策略開發。