Function-based Parametric Co-Design Optimization of Dexterous Hands
作者: Mohammad Amin Mirzaee, Harsh Gupta, Wenzhen Yuan
分类: cs.RO
发布日期: 2026-04-30
备注: 8 pages, 7 figures, https://www.aminmirzaee.com/HandCDO/
💡 一句话要点
提出基于函数的灵巧手参数化协同设计优化框架
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 灵巧手设计 参数化建模 协同优化 机器人抓取 表面变形核
📋 核心要点
- 现有机器人手设计与任务评估和控制脱节，限制了系统优化，是目前灵巧手设计的核心问题。
- 论文提出一个全面的参数化框架，统一手掌结构、手指运动学、指尖几何形状和精细表面曲率，实现机器人手的协同设计。
- 通过仿真和真实世界的动态抓取实验验证了框架的有效性，并开源模型以促进相关研究。
📝 摘要（中文）
尽管灵巧手操作取得了进展，但机器人手的设计在很大程度上仍与任务驱动的评估和控制脱钩，限制了系统优化。现有的机器人手协同设计方法通常范围有限，仅优化设计参数的一小部分。本文提出了一种全面的机器人手生成参数化框架，该框架在单个设计空间内统一了手掌结构、手指运动学、指尖几何形状和精细表面曲率。通过直接影响接触交互的参数化表面变形核引入精细的几何特征。我们在仿真和真实动态场景中的抓取稳定性任务的设计优化中验证了该框架。我们的框架生成可用于仿真和制造的手模型，并将开源发布，以实现灵巧手协同设计优化框架和跨具身策略训练与控制研究的快速设计迭代。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人手设计方法通常将手的设计与任务驱动的评估和控制分离，导致优化受限。此外，现有的协同设计方法通常只优化设计参数的一小部分，无法充分探索设计空间。因此，需要一种能够全面参数化机器人手，并将其与任务性能直接关联的设计优化方法。
核心思路：论文的核心思路是建立一个统一的参数化框架，该框架能够同时控制手掌结构、手指运动学、指尖几何形状以及精细的表面曲率。通过将这些设计参数整合到一个统一的设计空间中，可以实现更全面的协同设计优化，从而找到更适合特定任务的机器人手设计。
技术框架：该框架包含以下几个主要模块：1) 参数化手模型生成器：该模块基于参数化方法生成机器人手的几何模型，包括手掌结构、手指运动学、指尖几何形状和表面曲率等参数。2) 任务模拟器：该模块用于模拟机器人手在特定任务中的性能，例如抓取稳定性。3) 优化器：该模块使用优化算法（例如梯度下降）来搜索最佳的设计参数，以最大化任务性能。4) 评估器：该模块用于评估优化后的手模型在仿真和真实环境中的性能。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个全面的参数化框架，该框架能够统一控制机器人手的多个设计方面，包括手掌结构、手指运动学、指尖几何形状和精细表面曲率。此外，该框架还引入了参数化表面变形核，用于控制指尖的精细几何特征，从而直接影响接触交互。
关键设计：论文中使用了参数化表面变形核来控制指尖的精细几何特征。这些变形核通过一组参数来控制表面的形状，从而可以灵活地调整指尖的几何形状以适应不同的抓取任务。此外，论文还使用了抓取稳定性作为优化目标，并设计了相应的损失函数来衡量抓取的稳定性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该框架在仿真和真实世界的动态抓取场景中进行了验证，结果表明该框架能够有效地优化机器人手的设计，提高抓取稳定性。具体而言，通过优化手的设计参数，可以显著提高机器人手在动态环境中的抓取成功率和稳定性。此外，开源的框架和模型将为其他研究人员提供一个有价值的工具，促进该领域的发展。
🎯 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应用场景，例如工业自动化、医疗机器人、家庭服务机器人等。通过优化机器人手的设计，可以提高机器人在复杂环境中的操作能力和效率，从而实现更广泛的应用。此外，该框架的开源发布将促进灵巧手设计和控制领域的研究。
📄 摘要（原文）
Despite advances in dexterous hand manipulation, robotic hand design is still largely decoupled from task-driven evaluation and control, limiting systematic optimization. Existing robotic hand co-design approaches are often limited in scope, optimizing a small subset of design parameters. We introduce a comprehensive parametric framework for robotic hand generation that unifies palm structure, finger kinematics, fingertip geometry, and fine-scale surface curvatures within a single design space. Fine geometric features are introduced through parametric surface deformation kernels that directly influence contact interactions. We validate the framework on design optimization in grasp stability tasks in simulation and real-world dynamic scenarios. Our framework produces simulation- and fabrication-ready hand models and will be released as open-source to enable rapid design iteration for dexterous hand co-design optimization frameworks and cross-embodiment policy training and control research.