Learning Generalizable Hand-Object Tracking from Synthetic Demonstrations
作者: Yinhuai Wang, Runyi Yu, Hok Wai Tsui, Xiaoyi Lin, Hui Zhang, Qihan Zhao, Ke Fan, Miao Li, Jie Song, Jingbo Wang, Qifeng Chen, Ping Tan
分类: cs.RO, cs.GR
发布日期: 2025-12-22
💡 一句话要点
提出HOP+HOT框架，仅用合成数据学习通用手-物跟踪控制器
🎯 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 手-物跟踪 合成数据 强化学习 模仿学习 机器人控制 泛化能力
📋 核心要点
- 现有灵巧操作方法依赖大量真实数据，成本高昂且难以扩展到新场景。
- 论文提出HOP+HOT框架，利用HOP生成多样化合成数据，HOT学习通用跟踪控制器，实现从合成到真实的迁移。
- 实验表明，该方法能使灵巧手跟踪复杂序列，包括物体重排列和掌内重定向，显著提升泛化能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一个系统，用于仅从合成数据中学习可泛化的手-物跟踪控制器，无需任何人工演示。该方法主要有两个贡献：(1) HOP（Hand-Object Planner），可以合成多样化的手-物轨迹；(2) HOT（Hand-Object Tracker），通过强化学习和交互模仿学习弥合了从合成到物理的迁移，从而提供了一个以目标手-物状态为条件的通用控制器。该方法可以扩展到不同的物体形状和手部形态。通过广泛的评估，我们表明该方法能够使灵巧的手跟踪具有挑战性的、长期的序列，包括物体重新排列和灵巧的掌内重定向。这些结果代表了迈向可扩展的操纵基础控制器的重要一步，该控制器可以完全从合成数据中学习，打破了长期以来限制灵巧操纵进展的数据瓶颈。
🔬 方法详解
问题定义：现有灵巧手操作方法严重依赖于大量真实世界的数据，这使得训练过程成本高昂且难以扩展到新的物体形状、手部形态和任务场景。数据收集的瓶颈限制了灵巧操作领域的发展。因此，如何仅使用合成数据训练出具有良好泛化能力的灵巧手-物跟踪控制器是一个关键问题。
核心思路：论文的核心思路是利用合成数据生成多样化的手-物交互轨迹，并训练一个能够从合成数据泛化到真实世界的跟踪控制器。通过结合手-物规划器（HOP）和手-物跟踪器（HOT），该方法旨在弥合合成数据和真实数据之间的差距，从而实现仅使用合成数据训练出鲁棒的灵巧手操作控制器。
技术框架：该方法包含两个主要模块：HOP（Hand-Object Planner）和 HOT（Hand-Object Tracker）。HOP负责生成多样化的手-物交互轨迹，作为HOT的训练数据。HOT则利用这些合成数据，通过强化学习和交互模仿学习训练一个通用的手-物跟踪控制器。该控制器以目标手-物状态为条件，能够根据目标状态调整手的运动，从而实现对物体的跟踪和操作。整体流程是从HOP生成合成数据，然后利用这些数据训练HOT，最后将训练好的HOT部署到真实机器人上。
关键创新：该方法最重要的创新在于提出了一种完全基于合成数据学习通用手-物跟踪控制器的框架。与以往依赖大量真实数据的方法不同，该方法通过HOP生成多样化的合成数据，并利用HOT学习从合成到真实的迁移，从而打破了数据瓶颈。此外，结合强化学习和交互模仿学习，使得HOT能够学习到更加鲁棒和泛化的控制策略。
关键设计：HOP的设计关键在于生成多样化的手-物交互轨迹，这需要考虑不同的物体形状、手部形态和任务目标。HOT的设计关键在于如何弥合合成数据和真实数据之间的差距，这需要仔细设计强化学习的奖励函数和交互模仿学习的目标函数。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。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文通过实验验证了所提出方法的有效性，展示了灵巧手在复杂场景下的跟踪能力，包括物体重新排列和掌内重定向等。虽然摘要中没有给出具体的性能数据和对比基线，但强调了该方法在泛化能力方面的显著提升，表明其在解决灵巧操作问题上具有重要潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于机器人自动化领域，例如工业生产中的物体抓取和装配、家庭服务机器人中的物品整理和清洁、以及医疗机器人中的手术辅助等。通过降低对真实数据的依赖，该方法有望加速灵巧操作机器人的研发和部署，提高机器人的智能化水平和服务能力。
📄 摘要（原文）
We present a system for learning generalizable hand-object tracking controllers purely from synthetic data, without requiring any human demonstrations. Our approach makes two key contributions: (1) HOP, a Hand-Object Planner, which can synthesize diverse hand-object trajectories; and (2) HOT, a Hand-Object Tracker that bridges synthetic-to-physical transfer through reinforcement learning and interaction imitation learning, delivering a generalizable controller conditioned on target hand-object states. Our method extends to diverse object shapes and hand morphologies. Through extensive evaluations, we show that our approach enables dexterous hands to track challenging, long-horizon sequences including object re-arrangement and agile in-hand reorientation. These results represent a significant step toward scalable foundation controllers for manipulation that can learn entirely from synthetic data, breaking the data bottleneck that has long constrained progress in dexterous manipulation.