SynHLMA:Synthesizing Hand Language Manipulation for Articulated Object with Discrete Human Object Interaction Representation

📄 arXiv: 2510.25268v1 📥 PDF

作者: Wang zhi, Yuyan Liu, Liu Liu, Li Zhang, Ruixuan Lu, Dan Guo

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-10-29

💡 一句话要点

SynHLMA：合成用于操作铰接物体的带离散人-物交互表示的手语

🎯 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) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 手部操作 铰接物体 人-物交互 自然语言处理 机器人抓取 模仿学习 序列生成

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理手部与铰接物体交互时，难以同时兼顾物体功能和长期操作序列。
  2. SynHLMA利用离散HAOI表示建模手-物体交互，并结合语言模型对齐抓取过程和语言描述。
  3. 实验表明，SynHLMA在HAOI生成、预测和插值任务上优于现有方法，并成功应用于机器人抓取。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的手-物体交互(HAOI)序列生成框架SynHLMA，用于合成操作铰接物体的带语言指令的手语。给定铰接物体的完整点云，我们利用离散HAOI表示来建模每个手-物体交互帧。结合自然语言嵌入，通过HAOI操作语言模型训练这些表示，以在共享表示空间中将抓取过程与其语言描述对齐。采用关节感知损失来确保手部抓取遵循铰接物体关节的动态变化。通过这种方式，我们的SynHLMA实现了铰接物体的三种典型手部操作任务：HAOI生成、HAOI预测和HAOI插值。我们在我们构建的HAOI-lang数据集上评估SynHLMA，实验结果表明，与最先进的方法相比，我们的方法具有优越的手部抓取序列生成性能。我们还展示了一个机器人抓取应用，该应用能够使用SynHLMA提供的操作序列，通过模仿学习执行灵巧的抓取。我们的代码和数据集将公开提供。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在生成带有语言指令的手部抓取时，尤其是在处理手部与铰接物体交互(HAOI)时，面临着挑战。这些挑战包括需要同时考虑物体的功能以及沿着物体形变的长期操作序列。现有的方法难以有效地建模这种复杂的手部操作过程，并将其与语言指令对齐。

核心思路：SynHLMA的核心思路是使用离散的HAOI表示来建模每个手部与物体的交互帧。通过将这些离散表示与自然语言嵌入相结合，并使用HAOI操作语言模型进行训练，可以将抓取过程与其语言描述在共享表示空间中对齐。这种方法允许模型理解并生成符合语言指令的手部操作序列。

技术框架：SynHLMA的整体框架包括以下几个主要模块：1) 离散HAOI表示模块，用于将手部与物体的交互状态编码为离散的表示；2) 自然语言嵌入模块，用于将语言指令转换为向量表示；3) HAOI操作语言模型，用于学习离散HAOI表示和语言嵌入之间的对应关系；4) 关节感知损失函数，用于约束手部抓取遵循铰接物体关节的动态变化。整个流程是从铰接物体的点云和语言指令开始，经过各个模块的处理，最终生成手部操作序列。

关键创新：SynHLMA的关键创新在于使用离散的HAOI表示来建模手部与铰接物体的交互。这种离散表示能够有效地捕捉手部操作的关键状态，并简化了模型的学习过程。此外，关节感知损失函数也是一个重要的创新点，它能够确保生成的手部抓取动作与铰接物体的运动学约束保持一致。

关键设计：SynHLMA的关键设计包括：1) 离散HAOI表示的具体编码方式，例如使用聚类算法将手部和物体的相对位置、姿态等信息编码为离散的token；2) HAOI操作语言模型的具体结构，例如使用Transformer架构来学习序列之间的依赖关系；3) 关节感知损失函数的具体形式，例如使用铰接物体关节的运动学信息来约束手部抓取动作。

📊 实验亮点

SynHLMA在自建的HAOI-lang数据集上进行了评估，实验结果表明，与最先进的方法相比，SynHLMA在HAOI生成、HAOI预测和HAOI插值任务上都取得了显著的性能提升。此外，该论文还展示了一个机器人抓取应用，验证了SynHLMA生成的操纵序列可以用于模仿学习，从而实现灵巧的机器人抓取。

🎯 应用场景

SynHLMA具有广泛的应用前景，包括但不限于：机器人灵巧操作、虚拟现实/增强现实(VR/AR)中的人机交互、自动化装配、远程操控等领域。该研究成果可以帮助机器人更好地理解人类的指令，并执行复杂的手部操作任务。此外，该技术还可以用于创建更逼真的VR/AR体验，使用户能够通过手势与虚拟物体进行交互。

📄 摘要（原文）

Generating hand grasps with language instructions is a widely studied topic that benefits from embodied AI and VR/AR applications. While transferring into hand articulatied object interaction (HAOI), the hand grasps synthesis requires not only object functionality but also long-term manipulation sequence along the object deformation. This paper proposes a novel HAOI sequence generation framework SynHLMA, to synthesize hand language manipulation for articulated objects. Given a complete point cloud of an articulated object, we utilize a discrete HAOI representation to model each hand object interaction frame. Along with the natural language embeddings, the representations are trained by an HAOI manipulation language model to align the grasping process with its language description in a shared representation space. A joint-aware loss is employed to ensure hand grasps follow the dynamic variations of articulated object joints. In this way, our SynHLMA achieves three typical hand manipulation tasks for articulated objects of HAOI generation, HAOI prediction and HAOI interpolation. We evaluate SynHLMA on our built HAOI-lang dataset and experimental results demonstrate the superior hand grasp sequence generation performance comparing with state-of-the-art. We also show a robotics grasp application that enables dexterous grasps execution from imitation learning using the manipulation sequence provided by our SynHLMA. Our codes and datasets will be made publicly available.