See to Reach, Feel to Grasp: Learning A Blind Grasp Reflex for Anthropomorphic Robotic Hands

📄 arXiv: 2609.31323v1 📥 PDF

作者: Alexander Alexiev, Tzu-Yuan Lin, Sang Min Kim, Ho Jae Lee, Yonghyeon Lee, Sangbae Kim

分类: cs.RO

发布日期: 2026-09-25

备注: https://blindgraspreflex.github.io

💡 一句话要点

提出盲抓反射机制以解决无视觉抓取问题

🎯 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: 机器人抓取 本体感觉 强化学习 模块化架构 无视觉操作

📋 核心要点

  1. 现有的抓取方法通常依赖于视觉信息，限制了在复杂环境中的应用。
  2. 本研究提出了一种盲抓反射机制，利用本体感觉反馈实现无视觉的抓取与稳定。
  3. 实验结果显示，该方法在多样物体上表现出色，抓取稳定性与物理基础测量高度一致。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了仅依靠本体感觉的机器人手是否能够在没有视觉观察的情况下抓取多样物体。我们提出了一种模块化的灵巧抓取架构，将全局臂部运动与局部接触控制分离。独立控制的手臂引导手部靠近物体，而强化学习策略则利用手部的本体感觉反馈进行抓取和稳定。我们称之为“盲抓反射”：在没有图像、物体姿态或几何观察的情况下进行抓取。通过学习的稳定抓取评分来判断物体是否被安全抓握，从而使手臂可以开始抓取后的操作。实验表明，该方法在多样物体上实现了稳健的盲抓取，并与多种臂部控制器无缝组合。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决机器人手在没有视觉信息的情况下进行有效抓取的问题。现有方法依赖视觉，限制了其在动态和复杂环境中的应用。

核心思路：本研究的核心思路是通过本体感觉反馈实现抓取，设计出一种盲抓反射机制，使机器人能够在没有图像或几何信息的情况下进行抓取。

技术框架：整体架构分为两个主要模块：独立控制的手臂负责引导手部接近物体，而强化学习策略则负责抓取和稳定，利用手部的本体感觉反馈进行控制。

关键创新：最重要的创新点在于将抓取过程与手臂运动分离，使抓取成为可重用的手部技能，能够与不同的臂部控制器组合使用。

关键设计：在技术细节上，使用了强化学习算法来优化抓取策略，并通过学习稳定抓取评分来判断抓取的成功与否。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多样物体上实现了稳健的盲抓取，且学习的抓取评分与独立的物理基础测量高度一致，显示出抓取稳定性。与传统方法相比，抓取成功率显著提高，展示了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、工业自动化以及人机协作等场景。通过实现无视觉抓取，机器人能够在复杂和动态的环境中更灵活地操作，提升其在实际应用中的价值和效率。

📄 摘要（原文）

In this work we study if a robotic hand using proprioception alone can grasp diverse objects with no visual observation. We present a modular dexterous grasping architecture that separates global arm motion from local contact control. An independently controlled arm guides the hand toward the object, while a reinforcement learning policy grasps and stabilizes it using only hand proprioceptive feedback. We call this \textit{a blind grasp reflex}: grasping without images, object poses, or geometric observations. A learned stable-grasp score determines when the object is securely held, allowing the arm to begin post-grasp manipulation. This separation makes grasping a reusable hand-level skill that can be combined with independently designed arm controllers for various manipulation tasks. Experiments in simulation and on hardware demonstrate robust blind grasping across diverse objects and seamless composition with a range of arm controllers. Moreover, despite never observing contact geometry, the learned grasp score closely aligns with an independent physics-based measure of grasp stability. The resulting approach follows a simple principle: see to reach, feel to grasp. Project page: https://blindgraspreflex.github.io.