DORA: Object Affordance-Guided Reinforcement Learning for Dexterous Robotic Manipulation
作者: Lei Zhang, Soumya Mondal, Zhenshan Bing, Kaixin Bai, Diwen Zheng, Zhaopeng Chen, Alois Christian Knoll, Jianwei Zhang
分类: cs.RO
发布日期: 2025-05-20
备注: 8 pages
💡 一句话要点
DORA：面向灵巧操作的物体可供性引导强化学习
🎯 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) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)
关键词: 灵巧操作 强化学习 物体可供性 机器人操作 抓取姿态生成
📋 核心要点
- 灵巧操作面临高维控制空间和物体交互的语义复杂性挑战，现有方法效率和泛化性不足。
- 利用物体可供性图生成抓取姿态候选，作为策略约束和先验，引导强化学习过程。
- 实验表明，该方法在多个操作任务中显著提升了任务成功率，验证了可供性先验的有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种物体可供性引导的强化学习框架，旨在使多指机械手能够更有效地学习类人操作策略。该方法利用物体可供性图生成具有语义意义的抓取姿态候选，作为训练期间的策略约束和先验。引入了一种基于投票的抓取分类机制，以确保抓取配置与物体可供性区域之间的功能对齐。此外，我们将这些约束集成到一个可泛化的强化学习流程中，并设计了一个奖励函数，将可供性感知与特定任务目标相结合。在立方体抓取、水壶抓取和举起以及锤子使用三个操作任务上的实验结果表明，与基线方法相比，我们的可供性引导方法使任务成功率平均提高了15.4%。这些发现突出了物体可供性先验在提高样本效率和学习可泛化、语义相关的操作策略中的关键作用。
🔬 方法详解
问题定义：灵巧机械手的操作控制是一个长期存在的难题，主要挑战在于高维控制空间和物体交互的复杂语义。现有方法在样本效率和泛化能力方面存在不足，难以学习到鲁棒且高效的操作策略。
核心思路：论文的核心思路是利用物体可供性（Object Affordance）作为先验知识来引导强化学习过程。通过将物体可供性信息融入到抓取姿态的生成、策略约束和奖励函数设计中，从而提高样本效率和泛化能力。这种方法旨在使机械手能够像人类一样，根据物体的功能和属性来选择合适的抓取方式。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 可供性图生成：利用视觉信息生成物体的可供性图，表示物体不同区域适合执行哪些操作。2) 抓取姿态候选生成：基于可供性图，生成一系列具有语义意义的抓取姿态候选。3) 抓取分类：通过投票机制，对抓取姿态候选进行分类，确保抓取配置与物体可供性区域的功能对齐。4) 强化学习：将抓取姿态约束和可供性信息融入到强化学习的策略和奖励函数设计中，训练机械手学习操作策略。
关键创新：最重要的技术创新点在于将物体可供性作为先验知识融入到强化学习框架中。与传统的强化学习方法相比，该方法能够利用物体的语义信息来指导策略学习，从而提高样本效率和泛化能力。此外，基于投票的抓取分类机制也是一个创新点，能够有效地选择与物体可供性区域功能对齐的抓取姿态。
关键设计：关键设计包括：1) 可供性图的表示方式：如何有效地表示物体的可供性信息。2) 抓取姿态候选的生成策略：如何基于可供性图生成具有语义意义的抓取姿态候选。3) 奖励函数的设计：如何将可供性信息融入到奖励函数中，引导机械手学习符合人类直觉的操作策略。4) 网络结构：用于策略学习的神经网络结构，以及如何将抓取姿态约束融入到网络中。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，与基线方法相比，DORA在立方体抓取、水壶抓取和举起以及锤子使用三个操作任务上的任务成功率平均提高了15.4%。这表明，物体可供性引导的强化学习方法能够显著提高机械手的操作能力，并验证了可供性先验在提高样本效率和学习可泛化操作策略中的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要灵巧操作的机器人应用场景，例如：家庭服务机器人、工业自动化、医疗手术机器人等。通过提高机械手的操作能力，可以实现更复杂、更精细的任务，例如：物品整理、产品组装、微创手术等。未来，该技术有望推动机器人技术在更多领域的应用。
📄 摘要（原文）
Dexterous robotic manipulation remains a longstanding challenge in robotics due to the high dimensionality of control spaces and the semantic complexity of object interaction. In this paper, we propose an object affordance-guided reinforcement learning framework that enables a multi-fingered robotic hand to learn human-like manipulation strategies more efficiently. By leveraging object affordance maps, our approach generates semantically meaningful grasp pose candidates that serve as both policy constraints and priors during training. We introduce a voting-based grasp classification mechanism to ensure functional alignment between grasp configurations and object affordance regions. Furthermore, we incorporate these constraints into a generalizable RL pipeline and design a reward function that unifies affordance-awareness with task-specific objectives. Experimental results across three manipulation tasks - cube grasping, jug grasping and lifting, and hammer use - demonstrate that our affordance-guided approach improves task success rates by an average of 15.4% compared to baselines. These findings highlight the critical role of object affordance priors in enhancing sample efficiency and learning generalizable, semantically grounded manipulation policies. For more details, please visit our project website https://sites.google.com/view/dora-manip.