HiFun: a Hierarchical Framework for Efficient Functional Dexterous Manipulation Learning
作者: Linyi Huang, Guowei Huai, Weibin Liu, Shulong Jiang, Ping Tan, Weixuan Zhang, Hui Zhang, Jie Song
分类: cs.RO
发布日期: 2026-10-14
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出HiFun框架以解决多指灵巧机器人手的功能性操作问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 多指灵巧手 功能性操作 强化学习 动态运动原型 机器人控制 实时干预 鲁棒性
📋 核心要点
- 现有多指灵巧机器人手在功能性操作中面临精确接触和协调运动的挑战，导致任务成功率低。
- HiFun框架通过将控制复杂性解耦为手部技能和手臂协调策略，提升了操作的灵活性和效率。
- 在六个真实任务中，HiFun实现了98.3%的成功率，且在动态干扰下表现出良好的鲁棒性。
📝 摘要（中文）
多指灵巧机器人手具有人类级别的灵巧性，但在功能性操作中仍面临挑战，尤其是精确接触、协调的手臂-手部运动以及从执行错误中快速恢复。由于复杂的接触动态难以在模拟中准确建模，真实世界的学习变得必要。然而，全面的手臂-手部控制空间的真实演示成本高且噪声大。为此，本文提出了HiFun，一个用于功能性灵巧操作任务的分层强化学习框架。该框架通过将控制复杂性解耦为精确接触执行的手部技能和手臂控制及手部技能激活的协调策略，从而实现有效的实时人机干预和高效的数据收集。实验表明，HiFun在六个真实任务中实现了98.3%的平均成功率，并对动态干扰保持鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多指灵巧机器人手在功能性操作中的控制复杂性问题。现有方法在精确接触和协调运动方面存在不足，导致任务执行失败率高。
核心思路：HiFun框架的核心思路是将复杂的控制任务分解为两个部分：一是精确接触执行的手部技能，二是协调手臂运动和手部技能激活的策略。这种设计使得实时人机干预成为可能，从而提高了学习效率和任务成功率。
技术框架：HiFun的整体架构包括两个主要模块：功能性手部技能模块和手臂协调策略模块。功能性手部技能模块负责实现精确接触，而手臂协调策略模块则确保手臂运动与手部技能的有效结合。
关键创新：HiFun的主要创新在于其分层设计，使得复杂的操作任务可以通过简单的技能组合来实现。这一方法与传统的单一控制策略相比，显著提高了灵活性和鲁棒性。
关键设计：在关键设计方面，HiFun采用了动态运动原型（DMP）增强技术，以提高数据收集的效率。此外，损失函数的设计也考虑了接触精度和运动协调性，以确保学习过程的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在六个真实任务中，HiFun框架实现了98.3%的平均成功率，且在仅一小时的在线训练内表现出色。与传统方法相比，HiFun在动态干扰下的鲁棒性显著提升，展示了其在复杂操作中的有效性。
🎯 应用场景
HiFun框架在机器人操作、自动化生产线、医疗手术等领域具有广泛的应用潜力。其高效的学习能力和鲁棒性使得多指灵巧机器人能够在复杂环境中执行精细操作，提升了机器人在实际应用中的价值和影响力。
📄 摘要（原文）
While multi-fingered dexterous robot hands have the potential to provide human-level dexterity, using them for functional manipulation remains difficult because task success depends on precise contact, coordinated arm-hand motion, and reactive recovery from execution errors. Precise contact depends on complex contact dynamics that are difficult to model accurately in simulation, motivating real-world learning. However, real-world demonstrations in the full arm-hand control space are costly and noisy because each trajectory must coordinate arm motion with high-DoF multi-finger contact. Small execution deviations can further cause slipped contact or premature force application, making recovery from off-nominal contact states important for robust execution. To deal with these challenges, we propose HiFun, a hierarchical real-world RL framework for functional dexterous manipulation tasks. Our key insight is to decouple the control complexity into a functional hand skill for precise contact execution and an arm-hand coordination policy for arm control and hand-skill activation. This design enables effective real-time human intervention for reactive recovery learning and efficient data collection with Dynamic Movement Primitive (DMP) augmentation. Across six real-world tasks on two dexterous hands, HiFun achieves 98.3% average success within one hour of online training and remains robust to dynamic disturbances. The project page is available at https://hly-123.github.io/HiFun/.