HANDFUL: Sequential Grasp-Conditioned Dexterous Manipulation with Resource Awareness
作者: Ethan Foong, Yunshuang Li, Hao Jiang, Gaurav S. Sukhatme, Daniel Seita
分类: cs.RO
发布日期: 2026-04-28
💡 一句话要点
HANDFUL：资源感知的序列抓取条件灵巧操作学习框架
🎯 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 序列任务 资源感知 抓取规划 强化学习
📋 核心要点
- 现有灵巧操作研究主要集中在单物体、单技能任务，忽略了序列任务中资源分配的重要性。
- HANDFUL框架将手指使用建模为有限资源，通过接触奖励鼓励探索资源感知的抓取策略。
- HANDFUL在模拟和真实机器人上验证了资源感知抓取策略在序列操作任务中的有效性，并提出了HANDFUL-Bench基准。
📝 摘要（中文）
本文研究序列抓取条件灵巧操作，即机器人首先抓取物体，然后在保持初始抓取姿态的同时执行第二个不同的操作子任务。我们提出了HANDFUL，一个学习框架，它将手指的使用建模为有限资源，并通过手指级别的接触奖励来鼓励探索资源感知的抓取。随后，通过基于课程的策略学习选择这些抓取用于下游任务。我们还提出了HANDFUL-Bench，一个模拟基准，它在共享的抓取条件下引入了跨多个第二子任务目标的序列灵巧操作任务，包括推、拉和按压。大量的模拟结果表明，与在尝试第二个子任务之前贪婪地优化初始抓取的基线相比，优先考虑资源感知的抓取可以提高第二个子任务的成功率和鲁棒性。我们还在真实的LEAP灵巧手上验证了我们的方法。总而言之，这项工作确立了资源感知的抓取规划是多功能灵巧操作的关键原则。
🔬 方法详解
问题定义：现有灵巧操作方法通常针对单一任务优化抓取，忽略了在序列操作中，初始抓取需要为后续操作预留资源（手指）。这导致在需要执行多个操作的场景下，机器人可能因为初始抓取姿态的限制而无法完成后续任务。因此，论文旨在解决如何在初始抓取阶段就考虑到后续操作的需求，从而实现更鲁棒和高效的序列灵巧操作。
核心思路：论文的核心思路是将手指的使用视为一种有限的资源，并在抓取规划阶段就考虑到后续操作对手指的需求。通过奖励那些能够为后续操作预留更多手指的抓取姿态，鼓励机器人学习资源感知的抓取策略。这种策略使得机器人能够在保持初始抓取的同时，灵活地执行后续的操纵任务。
技术框架：HANDFUL框架包含两个主要阶段：资源感知的抓取探索和基于课程的策略学习。在抓取探索阶段，机器人通过强化学习探索不同的抓取姿态，并根据手指级别的接触奖励来评估抓取的资源感知程度。在策略学习阶段，机器人使用基于课程学习的方法，逐步学习如何选择合适的抓取姿态来完成后续的操纵任务。HANDFUL-Bench提供了一系列序列灵巧操作任务，包括推、拉和按压等，用于评估不同方法的性能。
关键创新：论文的关键创新在于提出了资源感知的抓取规划概念，并将手指的使用建模为有限资源。通过手指级别的接触奖励，鼓励机器人学习能够为后续操作预留更多资源的抓取姿态。这种方法与传统的贪婪抓取优化方法不同，后者只关注当前抓取的稳定性，而忽略了后续操作的需求。
关键设计：HANDFUL框架的关键设计包括：1) 手指级别的接触奖励函数，用于评估抓取的资源感知程度；2) 基于课程学习的策略学习方法，用于逐步学习如何选择合适的抓取姿态；3) HANDFUL-Bench基准，提供了一系列序列灵巧操作任务，用于评估不同方法的性能。具体而言，接触奖励函数可能涉及到对每个手指与物体接触情况的评估，并给予那些能够为后续操作预留更多手指的抓取姿态更高的奖励。课程学习可能从简单的任务开始，逐步增加任务的难度，从而帮助机器人更好地学习抓取策略。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，HANDFUL方法在多个序列灵巧操作任务中优于基线方法。例如，在推、拉和按压等任务中，HANDFUL的成功率显著高于贪婪抓取优化方法。此外，HANDFUL在真实LEAP灵巧手上的实验也验证了其在实际应用中的可行性。具体性能数据（如成功率提升百分比）未知，但整体趋势表明HANDFUL在资源感知抓取方面具有显著优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动化装配、医疗手术机器人、家庭服务机器人等领域。通过资源感知的抓取规划，机器人能够更灵活、更鲁棒地完成复杂的序列操作任务，提高工作效率和安全性。未来，该方法有望推广到更多类型的灵巧手和更复杂的操纵任务中，实现更智能、更自主的机器人操作。
📄 摘要（原文）
Dexterous robot hands offer rich opportunities for multifunctional manipulation, where a robot must execute multiple skills in sequence while maintaining control over previously grasped objects. Most prior work in dexterous manipulation focuses on single-object, single-skill tasks. In contrast, our insight is that many sequential tasks require resource-aware grasps that conserve fingers for future actions. In this paper, we study sequential grasp-conditioned dexterous manipulation, where a robot first grasps an object and then performs a second, distinct manipulation subtask while preserving the initial grasp. We introduce HANDFUL, a learning framework that models finger usage as a limited resource and encourages exploration of resource-aware grasps through finger-level contact rewards. These grasps are subsequently selected for downstream tasks via curriculum-based policy learning. We further propose HANDFUL-Bench, a simulation benchmark that introduces sequential dexterous manipulation tasks across multiple secondsubtask objectives, including pushing, pulling, and pressing, under a shared grasp-conditioned setup. Extensive simulation results demonstrate that prioritizing resource-aware grasps improves second-subtask success and robustness compared to a baseline that greedily optimizes the initial grasp before attempting the second subtask. We additionally validate our approach on a real dexterous LEAP hand. Together, this work establishes resource-aware grasp planning as a key principle for multifunctional dexterous manipulation. Supplementary material is available on our website: https://handful-dex.github.io.