論文の概要: Learning Adaptive Dexterous Grasping from Single Demonstrations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20208v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 04:05:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:21:19.487787
• Title: Learning Adaptive Dexterous Grasping from Single Demonstrations
• Title（参考訳）: 単一デモから適応的デクスタースグラスピングを学習する
• Authors: Liangzhi Shi, Yulin Liu, Lingqi Zeng, Bo Ai, Zhengdong Hong, Hao Su,
• Abstract要約: この作業は、2つの重要な課題に対処する。人間による限られたデモンストレーションから、効率的なスキル獲得と、コンテキスト駆動のスキル選択だ。 AdaDexGraspは、スキルごとに1人の人間のデモからスキルを把握できるライブラリを学び、視覚言語モデル(VLM)を使用して最も適切なものを選択する。 我々はAdaDexGraspをシミュレーションと実世界の両方の環境で評価し、RLの効率を大幅に改善し、さまざまなオブジェクト構成をまたいだ人間的な把握戦略の学習を可能にした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.806856958659054
• License:
• Abstract: How can robots learn dexterous grasping skills efficiently and apply them adaptively based on user instructions? This work tackles two key challenges: efficient skill acquisition from limited human demonstrations and context-driven skill selection. We introduce AdaDexGrasp, a framework that learns a library of grasping skills from a single human demonstration per skill and selects the most suitable one using a vision-language model (VLM). To improve sample efficiency, we propose a trajectory following reward that guides reinforcement learning (RL) toward states close to a human demonstration while allowing flexibility in exploration. To learn beyond the single demonstration, we employ curriculum learning, progressively increasing object pose variations to enhance robustness. At deployment, a VLM retrieves the appropriate skill based on user instructions, bridging low-level learned skills with high-level intent. We evaluate AdaDexGrasp in both simulation and real-world settings, showing that our approach significantly improves RL efficiency and enables learning human-like grasp strategies across varied object configurations. Finally, we demonstrate zero-shot transfer of our learned policies to a real-world PSYONIC Ability Hand, with a 90% success rate across objects, significantly outperforming the baseline.
• Abstract（参考訳）: ロボットは、ユーザの指示に基づいて、巧妙な把握スキルを効率的に学習し、適応的に適用することができるのか? この作業は2つの重要な課題に対処する。人間による限られたデモンストレーションから、効率的なスキル獲得と、コンテキスト駆動のスキル選択だ。 AdaDexGraspは、スキルごとに1つの人間の実演からスキルを把握するためのライブラリを学習し、視覚言語モデル(VLM)を用いて最も適したものを選択するフレームワークである。 サンプル効率を向上させるために, 探索の柔軟性を確保しつつ, 強化学習(RL)を人間の実演に近い状態へ誘導する軌道追従報酬を提案する。 1つのデモンストレーションを超えて学習するために、私たちはカリキュラム学習を採用し、頑健性を高めるために、徐々にオブジェクトポーズのバリエーションを増やしています。 デプロイ時に、VLMはユーザの指示に基づいて適切なスキルを取得し、高いレベルの意図で低レベルの学習スキルをブリッジする。 我々はAdaDexGraspをシミュレーションと実世界の両方の環境で評価し、RLの効率を大幅に改善し、さまざまなオブジェクト構成をまたいだ人間的な把握戦略の学習を可能にした。 最後に、学習したポリシーを現実世界のPSYONIC Ability Handにゼロショットで転送し、オブジェクト間で90%の成功率を示し、ベースラインを大幅に上回った。

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