ForceGrip: Reference-Free Curriculum Learning for Realistic Grip Force Control in VR Hand Manipulation

📄 arXiv: 2503.08061v4 📥 PDF

作者: DongHeun Han, Byungmin Kim, RoUn Lee, KyeongMin Kim, Hyoseok Hwang, HyeongYeop Kang

分类: cs.RO, cs.GR, cs.HC, cs.LG

发布日期: 2025-03-11 (更新: 2025-07-03)

备注: 11 pages, 11 figures. Accepted to SIGGRAPH Conference Papers '25. Project page: https://han-dongheun.github.io/ForceGrip

期刊: SIGGRAPH Conference Papers '25, August 10-14, 2025, Vancouver, BC, Canada

DOI: 10.1145/3721238.3730738

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

ForceGrip：一种虚拟现实手部操作中逼真握力控制的无参考课程学习方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 虚拟现实 手部操作 握力控制 深度强化学习 课程学习 无参考学习 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有VR手部操作方法忽略了接触力等物理属性，导致抓握不自然，无法反映用户意图。
  2. ForceGrip通过生成随机场景进行训练，并采用三阶段课程学习，实现逼真的握力控制。
  3. 实验表明，ForceGrip在力可控性和动作合理性方面优于现有方法，提升了VR交互体验。

📝 摘要（中文）

逼真的手部操作是沉浸式虚拟现实（VR）的关键组成部分，但现有方法通常依赖于运动学方法或运动捕捉数据集，而忽略了接触力和手指扭矩等关键物理属性。因此，这些方法优先考虑紧密、一刀切的抓握，而不是反映用户期望的力水平。我们提出了ForceGrip，一个深度学习智能体，可以合成逼真的手部操作动作，忠实地反映用户的握力意图。ForceGrip没有模仿预定义的运动数据集，而是使用生成的训练场景（随机化对象形状、手腕运动和触发输入流）来挑战智能体，使其面对广泛的物理交互。为了有效地从这些复杂任务中学习，我们采用了一个三阶段的课程学习框架，包括手指定位、意图适应和动态稳定。这种渐进式策略确保了稳定的手-物接触、基于用户输入的自适应力控制以及动态条件下的鲁棒处理。此外，邻近奖励函数增强了自然的手指运动并加速了训练收敛。定量和定性评估表明，与最先进的方法相比，ForceGrip具有卓越的力可控性和合理性。演示视频作为补充材料提供，代码可在https://han-dongheun.github.io/ForceGrip 获得。

🔬 方法详解

问题定义：现有VR手部操作方法主要依赖于运动学或运动捕捉数据，忽略了手与物体之间的物理交互，特别是接触力和手指扭矩。这导致虚拟手部动作僵硬，无法根据用户意图调整握力，影响了VR体验的真实感和沉浸感。

核心思路：ForceGrip的核心思路是通过深度强化学习，训练一个智能体来模拟逼真的手部操作。与模仿预定义动作不同，ForceGrip采用无参考的训练方式，通过生成随机的训练场景，让智能体自主学习如何根据用户意图控制握力。这种方法能够更好地泛化到不同的物体和交互场景。

技术框架：ForceGrip的整体框架包含三个主要阶段：手指定位、意图适应和动态稳定。首先，智能体学习将手指放置在物体周围，建立稳定的手-物接触。然后，智能体学习根据用户输入的握力意图，调整手指的力度。最后，智能体学习在动态条件下保持稳定的抓握。为了加速训练，还引入了邻近奖励函数，鼓励自然的手指运动。

关键创新：ForceGrip的关键创新在于其无参考的课程学习方法。传统的强化学习方法需要大量的真实数据或预定义的动作轨迹，而ForceGrip通过生成随机场景进行训练，避免了对参考数据的依赖。此外，三阶段课程学习框架能够有效地引导智能体从简单到复杂地学习，提高了训练效率和性能。

关键设计：ForceGrip使用深度神经网络作为智能体的策略网络，输入包括物体形状、手腕运动和触发输入流等信息，输出为手指的动作。损失函数包括力控制损失、稳定损失和邻近奖励。课程学习的三个阶段分别对应不同的奖励函数和训练目标。邻近奖励函数鼓励手指靠近物体表面，从而实现更自然的抓握。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ForceGrip在力可控性和动作合理性方面显著优于现有方法。定量评估表明，ForceGrip能够更准确地反映用户的握力意图，并实现更稳定的抓握。定性评估表明，ForceGrip生成的虚拟手部动作更加自然和逼真，提升了VR交互体验。

🎯 应用场景

ForceGrip可应用于各种需要逼真手部交互的VR应用，例如虚拟装配、远程操作、游戏和康复训练。通过提供更自然和可控的抓握体验，ForceGrip可以提高VR应用的实用性和沉浸感，使用户能够更有效地完成任务并享受虚拟环境。

📄 摘要（原文）

Realistic Hand manipulation is a key component of immersive virtual reality (VR), yet existing methods often rely on kinematic approach or motion-capture datasets that omit crucial physical attributes such as contact forces and finger torques. Consequently, these approaches prioritize tight, one-size-fits-all grips rather than reflecting users' intended force levels. We present ForceGrip, a deep learning agent that synthesizes realistic hand manipulation motions, faithfully reflecting the user's grip force intention. Instead of mimicking predefined motion datasets, ForceGrip uses generated training scenarios-randomizing object shapes, wrist movements, and trigger input flows-to challenge the agent with a broad spectrum of physical interactions. To effectively learn from these complex tasks, we employ a three-phase curriculum learning framework comprising Finger Positioning, Intention Adaptation, and Dynamic Stabilization. This progressive strategy ensures stable hand-object contact, adaptive force control based on user inputs, and robust handling under dynamic conditions. Additionally, a proximity reward function enhances natural finger motions and accelerates training convergence. Quantitative and qualitative evaluations reveal ForceGrip's superior force controllability and plausibility compared to state-of-the-art methods. Demo videos are available as supplementary material and the code is provided at https://han-dongheun.github.io/ForceGrip.