Cross-embodied Co-design for Dexterous Hands

📄 arXiv: 2512.03743v1 📥 PDF

作者: Kehlani Fay, Darin Anthony Djapri, Anya Zorin, James Clinton, Ali El Lahib, Hao Su, Michael T. Tolley, Sha Yi, Xiaolong Wang

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-12-03

💡 一句话要点

提出一种跨具身协同设计框架，用于灵巧手形态与控制策略的联合优化

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 灵巧手 协同设计 跨具身控制 形态生成 机器人控制

📋 核心要点

  1. 灵巧操作的性能瓶颈在于机械手的设计和控制策略，现有方法难以同时优化两者。
  2. 论文提出跨具身协同设计框架，联合优化机械手的形态和控制策略，实现任务特定的灵巧操作。
  3. 该框架支持快速设计、训练、制造和部署新的机器人手，并在手内旋转等任务上验证了有效性。

📝 摘要（中文）

灵巧操作受到控制和设计的双重限制，目前对于何种机械手最适合执行灵巧任务尚未达成共识。这带来了一个根本性的挑战：我们应该如何设计和控制针对灵巧性优化的机器人机械手？本文提出了一种协同设计框架，该框架学习特定任务的手部形态和互补的灵巧控制策略。该框架支持1) 包含关节、手指和手掌生成的广泛形态搜索空间；2) 通过形态条件跨具身控制在广泛设计空间内进行可扩展的评估；3) 使用易于获得的组件进行真实世界的制造。我们在多个灵巧任务中评估了该方法，包括在模拟和真实部署中的手内旋转。我们的框架支持端到端的流程，可以在24小时内设计、训练、制造和部署新的机器人手。完整的框架将开源并在我们的网站上提供。

🔬 方法详解

问题定义：现有灵巧手设计和控制方法通常是分离的，难以找到最优的形态和控制策略组合。缺乏一个能够同时搜索形态空间和学习控制策略的框架，导致设计周期长，性能提升有限。此外，将仿真结果迁移到真实世界也存在挑战。

核心思路：本文的核心思路是采用协同设计的方法，同时优化机械手的形态和控制策略。通过形态条件跨具身控制，实现在不同形态的机械手上进行策略迁移和评估，从而加速设计空间的探索。这种方法允许在仿真环境中快速评估大量不同的机械手设计，并选择最适合特定任务的设计。

技术框架：该框架包含三个主要部分：1) 机械手形态生成器，用于生成包含关节、手指和手掌等不同参数的机械手设计；2) 形态条件跨具身控制模块，用于在不同的机械手形态上训练和评估控制策略；3) 真实世界制造模块，用于将选定的机械手设计转化为物理实体。整个流程是端到端的，可以实现从设计到部署的快速迭代。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了形态条件跨具身控制的概念，允许在不同的机械手形态之间共享控制策略。这使得可以在一个形态上训练的策略迁移到另一个形态上，从而加速了控制策略的学习和评估。此外，该框架还集成了形态生成、控制学习和真实世界制造，形成了一个完整的协同设计流程。

关键设计：形态生成器采用参数化的方式描述机械手的形态，包括关节数量、手指长度、手掌大小等。形态条件跨具身控制模块使用深度神经网络来学习控制策略，网络的输入包括机械手的状态和目标任务。损失函数的设计考虑了任务的完成度和控制的平滑性。真实世界制造模块使用3D打印技术和现成的电子元件来快速制造机械手。

📊 实验亮点

该框架能够在24小时内完成机器人手的端到端设计、训练、制造和部署。在手内旋转任务中，通过协同设计优化后的机械手在仿真和真实环境中均表现出良好的性能。实验结果表明，该框架能够有效地搜索形态空间，找到适合特定任务的机械手设计。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要灵巧操作的场景，如工业自动化、医疗机器人、家庭服务机器人等。通过自动优化机械手的形态和控制策略，可以提高机器人在复杂环境中的操作能力和适应性。此外，该框架的快速设计和制造能力可以缩短机器人手的开发周期，降低成本。

📄 摘要（原文）

Dexterous manipulation is limited by both control and design, without consensus as to what makes manipulators best for performing dexterous tasks. This raises a fundamental challenge: how should we design and control robot manipulators that are optimized for dexterity? We present a co-design framework that learns task-specific hand morphology and complementary dexterous control policies. The framework supports 1) an expansive morphology search space including joint, finger, and palm generation, 2) scalable evaluation across the wide design space via morphology-conditioned cross-embodied control, and 3) real-world fabrication with accessible components. We evaluate the approach across multiple dexterous tasks, including in-hand rotation with simulation and real deployment. Our framework enables an end-to-end pipeline that can design, train, fabricate, and deploy a new robotic hand in under 24 hours. The full framework will be open-sourced and available on our website.