Contact Coverage-Guided Exploration for General-Purpose Dexterous Manipulation

📄 arXiv: 2603.10971v1 📥 PDF

作者: Zixuan Liu, Ruoyi Qiao, Chenrui Tie, Xuanwei Liu, Yunfan Lou, Chongkai Gao, Zhixuan Xu, Lin Shao

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-03-11

备注: 16 pages

💡 一句话要点

提出接触覆盖引导探索(CCGE)，用于通用灵巧操作任务，提升探索效率和成功率。

🎯 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 深度强化学习 探索策略 接触覆盖 机器人操作

📋 核心要点

  1. 灵巧操作任务缺乏通用的奖励函数，依赖手工设计的先验知识，限制了深度强化学习的应用。
  2. CCGE通过接触覆盖度量来引导探索，鼓励发现多样化的手-物接触模式，并设计了相应的奖励函数。
  3. 实验表明，CCGE在多个灵巧操作任务中显著提升了训练效率和成功率，并具备良好的真实世界迁移能力。

📝 摘要（中文）

深度强化学习在具有明确奖励结构的领域（如Atari游戏和运动控制）取得了显著成功。然而，灵巧操作缺乏通用的奖励函数，通常依赖于特定任务的手工先验知识来引导手-物交互。本文提出了一种通用的探索方法，名为接触覆盖引导探索（CCGE），专为通用灵巧操作任务设计。CCGE将接触状态表示为物体表面点与预定义的手部关键点之间的交集，鼓励灵巧手发现多样且新颖的接触模式，即哪些手指接触物体的哪些区域。它维护一个以离散化物体状态为条件的接触计数器（通过学习的哈希码获得），捕捉每个手指与不同物体区域交互的频率。该计数器以两种互补的方式使用：（1）分配一个基于计数的接触覆盖奖励，以促进对新颖接触模式的探索；（2）一个基于能量的到达奖励，引导智能体朝向欠探索的接触区域。我们在各种灵巧操作任务上评估了CCGE，包括杂乱物体分离、约束物体检索、手中重定向和双手操作。实验结果表明，CCGE显著提高了训练效率和成功率，优于现有的探索方法，并且使用CCGE学习的接触模式可以稳健地迁移到真实世界的机器人系统中。

🔬 方法详解

问题定义：灵巧操作任务通常需要针对特定任务设计奖励函数，缺乏通用性。现有的探索方法难以有效地发现多样化的手-物交互模式，导致训练效率低下，泛化能力不足。

核心思路：本文的核心思路是通过量化手与物体之间的接触状态，并以此引导探索。具体来说，将接触状态定义为物体表面点与手部关键点之间的交集，鼓励智能体发现不同的手指与物体不同区域的接触模式。通过维护一个接触计数器，可以了解哪些区域的接触模式被充分探索，哪些区域的探索不足，从而引导智能体进行更有效的探索。

技术框架：CCGE的整体框架包括以下几个主要模块：1）状态离散化模块：使用学习的哈希码将物体状态进行离散化，以便维护接触计数器。2）接触检测模块：检测手部关键点与物体表面点之间的接触情况。3）接触计数器：记录每个手指与不同物体区域的接触频率。4）奖励函数设计：设计基于接触覆盖的奖励函数和基于能量的到达奖励，引导智能体探索未充分探索的接触区域。

关键创新：CCGE的关键创新在于提出了接触覆盖的概念，并将其用于指导探索。与传统的探索方法相比，CCGE能够更有效地发现多样化的手-物交互模式，从而提高训练效率和泛化能力。此外，使用学习的哈希码进行状态离散化，可以有效地处理高维状态空间。

关键设计：1）状态离散化：使用变分自编码器（VAE）学习物体状态的低维表示，然后使用哈希函数将低维表示离散化。2）接触检测：通过计算手部关键点与物体表面点之间的距离来判断是否发生接触。3）奖励函数：接触覆盖奖励鼓励探索新的接触模式，基于能量的到达奖励引导智能体朝向欠探索的接触区域。具体形式未知，论文未详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CCGE在杂乱物体分离、约束物体检索、手中重定向和双手操作等多个灵巧操作任务中，显著提高了训练效率和成功率，优于现有的探索方法。此外，使用CCGE学习的接触模式可以稳健地迁移到真实世界的机器人系统中，表明了该方法的实用性和泛化能力。具体提升幅度未知，论文未提供详细数据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要灵巧操作的机器人任务中，例如工业自动化、家庭服务机器人、医疗机器人等。通过提高机器人操作的效率和鲁棒性，可以实现更智能、更灵活的自动化生产和服务。

📄 摘要（原文）

Deep Reinforcement learning (DRL) has achieved remarkable success in domains with well-defined reward structures, such as Atari games and locomotion. In contrast, dexterous manipulation lacks general-purpose reward formulations and typically depends on task-specific, handcrafted priors to guide hand-object interactions. We propose Contact Coverage-Guided Exploration (CCGE), a general exploration method designed for general-purpose dexterous manipulation tasks. CCGE represents contact state as the intersection between object surface points and predefined hand keypoints, encouraging dexterous hands to discover diverse and novel contact patterns, namely which fingers contact which object regions. It maintains a contact counter conditioned on discretized object states obtained via learned hash codes, capturing how frequently each finger interacts with different object regions. This counter is leveraged in two complementary ways: (1) to assign a count-based contact coverage reward that promotes exploration of novel contact patterns, and (2) an energy-based reaching reward that guides the agent toward under-explored contact regions. We evaluate CCGE on a diverse set of dexterous manipulation tasks, including cluttered object singulation, constrained object retrieval, in-hand reorientation, and bimanual manipulation. Experimental results show that CCGE substantially improves training efficiency and success rates over existing exploration methods, and that the contact patterns learned with CCGE transfer robustly to real-world robotic systems. Project page is https://contact-coverage-guided-exploration.github.io.