GenDexHand: Generative Simulation for Dexterous Hands

📄 arXiv: 2511.01791v1 📥 PDF

作者: Feng Chen, Zhuxiu Xu, Tianzhe Chu, Xunzhe Zhou, Li Sun, Zewen Wu, Shenghua Gao, Zhongyu Li, Yanchao Yang, Yi Ma

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-11-03

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

GenDexHand：面向灵巧手的生成式仿真，解决数据稀缺问题

🎯 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: 灵巧手操作 生成式仿真 视觉-语言模型 强化学习 具身智能 机器人学习 任务分解

📋 核心要点

  1. 具身智能中灵巧操作面临数据稀缺和任务复杂度高的挑战，现有基于LLM的仿真方法难以有效迁移。
  2. GenDexHand提出一种生成式仿真流程，通过视觉-语言模型反馈的闭环优化，自主生成多样化的灵巧操作任务和环境。
  3. 该方法将任务分解为子任务，利用顺序强化学习，显著减少训练时间并提高灵巧操作的成功率。

📝 摘要（中文）

数据稀缺是具身智能领域的一个根本瓶颈。现有方法使用大型语言模型（LLM）来自动生成基于夹爪的仿真，但它们难以迁移到需要更专业环境设计的灵巧操作。同时，由于自由度更高，灵巧操作任务本身就更困难。大规模生成可行且可训练的灵巧手任务仍然是一个开放的挑战。为此，我们提出了GenDexHand，一个生成式仿真流程，可以自主地为灵巧操作生成多样化的机器人任务和环境。GenDexHand引入了一个闭环优化过程，该过程基于视觉-语言模型（VLM）的反馈来调整对象的位置和比例，从而显著提高生成环境的平均质量。每个任务被进一步分解为子任务，以实现顺序强化学习，从而减少训练时间并提高成功率。我们的工作通过提供基于仿真的合成数据生成解决方案，为具身智能中多样化灵巧手行为的可扩展训练提供了一条可行的途径。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决灵巧手操作中数据稀缺的问题。现有的基于LLM的仿真方法在生成灵巧操作任务时表现不佳，因为灵巧操作需要更专业化的环境设计，并且其高自由度使得任务本身更难训练。因此，如何大规模生成可行且可训练的灵巧手任务是一个关键挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用生成式仿真技术，自动创建多样化的灵巧手操作任务和环境。通过引入视觉-语言模型（VLM）的反馈，对生成的环境进行闭环优化，提高环境质量。同时，将复杂的任务分解为更简单的子任务，利用顺序强化学习来提高训练效率和成功率。

技术框架：GenDexHand的整体框架包含以下几个主要模块：1) 任务生成模块：负责生成初始的任务描述和环境配置。2) 视觉-语言模型反馈模块：利用VLM评估生成环境的质量，并提供调整建议。3) 环境优化模块：根据VLM的反馈，调整对象的位置和比例，优化环境配置。4) 任务分解模块：将复杂的任务分解为一系列子任务。5) 强化学习训练模块：利用顺序强化学习算法，训练灵巧手完成各个子任务。

关键创新：该论文的关键创新在于引入了视觉-语言模型（VLM）的闭环反馈机制，用于优化生成式仿真环境。这种方法能够有效地提高生成环境的质量，使其更适合灵巧手操作的训练。此外，任务分解和顺序强化学习的结合也显著提高了训练效率和成功率。

关键设计：在环境优化模块中，论文可能使用了特定的损失函数来衡量VLM反馈与环境配置之间的差异，并利用梯度下降等优化算法来调整对象的位置和比例。在强化学习训练模块中，可能采用了特定的奖励函数来引导灵巧手学习完成子任务。具体的网络结构和参数设置在论文中应该有详细描述，但摘要中未提及。

📊 实验亮点

GenDexHand通过引入VLM反馈的闭环优化，显著提高了生成环境的质量，从而提升了灵巧手操作的训练效果。虽然摘要中没有给出具体的性能数据，但强调了该方法能够减少训练时间和提高成功率，表明其在灵巧手操作的仿真训练方面具有显著优势。具体的性能提升幅度需要在阅读完整论文后才能确定。

🎯 应用场景

GenDexHand的研究成果可应用于机器人灵巧操作、自动化装配、医疗手术机器人等领域。通过生成大量高质量的训练数据，可以显著降低机器人学习灵巧操作技能的成本和时间，加速机器人在复杂环境中的应用。该方法还有潜力扩展到其他具身智能任务，例如四足机器人的运动控制和无人机的自主导航。

📄 摘要（原文）

Data scarcity remains a fundamental bottleneck for embodied intelligence. Existing approaches use large language models (LLMs) to automate gripper-based simulation generation, but they transfer poorly to dexterous manipulation, which demands more specialized environment design. Meanwhile, dexterous manipulation tasks are inherently more difficult due to their higher degrees of freedom. Massively generating feasible and trainable dexterous hand tasks remains an open challenge. To this end, we present GenDexHand, a generative simulation pipeline that autonomously produces diverse robotic tasks and environments for dexterous manipulation. GenDexHand introduces a closed-loop refinement process that adjusts object placements and scales based on vision-language model (VLM) feedback, substantially improving the average quality of generated environments. Each task is further decomposed into sub-tasks to enable sequential reinforcement learning, reducing training time and increasing success rates. Our work provides a viable path toward scalable training of diverse dexterous hand behaviors in embodied intelligence by offering a simulation-based solution to synthetic data generation. Our website: https://winniechen2002.github.io/GenDexHand/.