Dexterous Manipulation Transfer via Progressive Kinematic-Dynamic Alignment
作者: Wenbin Bai, Qiyu Chen, Xiangbo Lin, Jianwen Li, Quancheng Li, Hejiang Pan, Yi Sun
分类: cs.RO
发布日期: 2025-11-14
备注: 13 pages, 15 figures. Accepted by AAAI 2026
💡 一句话要点
提出一种渐进式运动学-动力学对齐方法，实现灵巧操作的迁移学习。
🎯 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)
关键词: 灵巧操作 迁移学习 机器人手 运动学匹配 动态优化 人机协作 策略学习
📋 核心要点
- 现有方法难以获取足够的多指灵巧操作数据，限制了数据驱动的策略学习。
- 提出一种渐进式迁移框架，通过运动学匹配和动态优化，将人手操作迁移到灵巧手。
- 实验表明，该框架能自动生成平滑且语义正确的灵巧手操作，平均迁移成功率达73%。
📝 摘要（中文）
多指机器人手硬件平台采集操作数据的固有困难和有限的可扩展性导致了严重的数据稀缺，阻碍了数据驱动的灵巧操作策略学习的研究。为了解决这个挑战，我们提出了一个与手无关的操作迁移系统。它能够有效地将演示视频中的人手操作序列转换为高质量的灵巧操作轨迹，而无需大量的训练数据。为了解决人手和灵巧手之间的多维差异，以及灵巧手高自由度协同控制带来的挑战，我们设计了一个渐进式迁移框架：首先，我们基于运动学匹配为灵巧手建立主要的控制信号；随后，我们训练具有动作空间重缩放和拇指引导初始化的残差策略，以在统一奖励下动态优化接触交互；最后，我们计算腕部控制轨迹，目标是保持操作语义。仅使用人手操作视频，我们的系统就可以自动配置不同任务的系统参数，平衡灵巧手、对象类别和任务之间的运动学匹配和动态优化。大量的实验结果表明，我们的框架可以自动生成平滑且语义正确的灵巧手操作，忠实地再现人类意图，实现高效率和强大的泛化能力，平均迁移成功率为73%，为收集机器人灵巧操作数据提供了一种易于实现且可扩展的方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决灵巧操作学习中数据稀缺的问题。现有的方法依赖于大量真实机器人数据，但多指灵巧手硬件平台的数据采集成本高昂且可扩展性差，导致数据驱动的灵巧操作策略学习受限。
核心思路：论文的核心思路是将人手操作视频中的信息迁移到灵巧手上，从而避免直接在机器人上进行大量数据采集。通过运动学匹配建立初始控制信号，然后通过动态优化来调整接触交互，最后优化腕部轨迹以保持操作语义。这种渐进式的方法能够有效地处理人手和灵巧手之间的差异。
技术框架：该系统包含三个主要阶段：1) 基于运动学匹配的初始控制信号生成：利用人手运动数据，通过运动学映射为灵巧手生成初步的关节控制指令。2) 基于残差策略的动态优化：训练残差策略，通过动作空间重缩放和拇指引导初始化，在统一奖励下优化接触交互，提高操作的稳定性。3) 腕部控制轨迹优化：计算腕部运动轨迹，确保灵巧手的操作能够保持与人手操作相同的语义。
关键创新：该方法的主要创新在于其渐进式的迁移框架，它将运动学匹配和动态优化相结合，有效地解决了人手和灵巧手之间的差异。此外，该系统能够自动配置不同任务的参数，平衡运动学匹配和动态优化，提高了泛化能力。
关键设计：在动态优化阶段，使用了动作空间重缩放技术，以适应不同灵巧手的控制范围。拇指引导初始化用于加速策略学习，并提高操作的稳定性。奖励函数的设计考虑了操作的成功率、平滑性和能量消耗。具体参数设置和网络结构在论文中未明确给出，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架能够自动生成平滑且语义正确的灵巧手操作，忠实地再现人类意图，平均迁移成功率为73%。该方法在不同灵巧手、对象类别和任务上都表现出良好的泛化能力，证明了其有效性和鲁棒性。具体的性能提升数据，例如与特定基线的对比，在摘要中未明确给出，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人自动化、远程操作、康复训练等领域。通过将人类的灵巧操作技能迁移到机器人上，可以提高机器人的操作能力和智能化水平，使其能够完成更复杂的任务。该方法降低了机器人灵巧操作学习的数据需求，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。
📄 摘要（原文）
The inherent difficulty and limited scalability of collecting manipulation data using multi-fingered robot hand hardware platforms have resulted in severe data scarcity, impeding research on data-driven dexterous manipulation policy learning. To address this challenge, we present a hand-agnostic manipulation transfer system. It efficiently converts human hand manipulation sequences from demonstration videos into high-quality dexterous manipulation trajectories without requirements of massive training data. To tackle the multi-dimensional disparities between human hands and dexterous hands, as well as the challenges posed by high-degree-of-freedom coordinated control of dexterous hands, we design a progressive transfer framework: first, we establish primary control signals for dexterous hands based on kinematic matching; subsequently, we train residual policies with action space rescaling and thumb-guided initialization to dynamically optimize contact interactions under unified rewards; finally, we compute wrist control trajectories with the objective of preserving operational semantics. Using only human hand manipulation videos, our system automatically configures system parameters for different tasks, balancing kinematic matching and dynamic optimization across dexterous hands, object categories, and tasks. Extensive experimental results demonstrate that our framework can automatically generate smooth and semantically correct dexterous hand manipulation that faithfully reproduces human intentions, achieving high efficiency and strong generalizability with an average transfer success rate of 73%, providing an easily implementable and scalable method for collecting robot dexterous manipulation data.