論文の概要: Dexterous Manipulation through Imitation Learning: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03515v2
• Date: Thu, 24 Apr 2025 13:15:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.391389
• Title: Dexterous Manipulation through Imitation Learning: A Survey
• Title（参考訳）: 模倣学習による有害マニピュレーションの実態調査
• Authors: Shan An, Ziyu Meng, Chao Tang, Yuning Zhou, Tengyu Liu, Fangqiang Ding, Shufang Zhang, Yao Mu, Ran Song, Wei Zhang, Zeng-Guang Hou, Hong Zhang,
• Abstract要約: イミテーションラーニング(IL)は、ロボットが専門家によるデモンストレーションから直接巧妙な操作スキルを習得できるようにすることによって、代替手段を提供する。 ILは、明示的なモデリングと大規模な試行錯誤の必要性を回避しながら、きめ細かい調整と接触ダイナミクスをキャプチャする。 私たちのゴールは、研究者や実践者たちに、この急速に進化する領域の包括的紹介を提供することです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.04590024211786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dexterous manipulation, which refers to the ability of a robotic hand or multi-fingered end-effector to skillfully control, reorient, and manipulate objects through precise, coordinated finger movements and adaptive force modulation, enables complex interactions similar to human hand dexterity. With recent advances in robotics and machine learning, there is a growing demand for these systems to operate in complex and unstructured environments. Traditional model-based approaches struggle to generalize across tasks and object variations due to the high dimensionality and complex contact dynamics of dexterous manipulation. Although model-free methods such as reinforcement learning (RL) show promise, they require extensive training, large-scale interaction data, and carefully designed rewards for stability and effectiveness. Imitation learning (IL) offers an alternative by allowing robots to acquire dexterous manipulation skills directly from expert demonstrations, capturing fine-grained coordination and contact dynamics while bypassing the need for explicit modeling and large-scale trial-and-error. This survey provides an overview of dexterous manipulation methods based on imitation learning, details recent advances, and addresses key challenges in the field. Additionally, it explores potential research directions to enhance IL-driven dexterous manipulation. Our goal is to offer researchers and practitioners a comprehensive introduction to this rapidly evolving domain.
• Abstract（参考訳）: デクサラス操作は、ロボットハンドや多指のエンドエフェクターが、正確に調整された指の動きと適応力の調節を通じて、オブジェクトを巧みに制御し、調整し、操作できる能力である。 近年のロボット工学と機械学習の進歩により、複雑な非構造環境での運用に対する需要が高まっている。 従来のモデルに基づくアプローチは、デクスタラスな操作の高次元と複雑な接触ダイナミクスのために、タスクやオブジェクトのバリエーションをまたいだ一般化に苦慮している。 強化学習(RL)のようなモデルなしの手法は将来性を示すが、広範囲のトレーニング、大規模インタラクションデータ、安定性と有効性のための慎重に設計された報酬が必要である。 イミテーション・ラーニング(IL)は、ロボットが専門家によるデモンストレーションから直接巧妙な操作スキルを習得し、明示的なモデリングや大規模な試行錯誤を回避しながら、きめ細かい調整と接触ダイナミクスを捉えるという代替手段を提供する。 本調査は、模倣学習に基づく巧妙な操作方法の概要、最近の進歩の詳細、そしてこの分野における重要な課題に対処する方法について述べる。 さらに、ILを駆動するデキスタラス操作を強化するために、潜在的研究の方向性を探究する。 私たちのゴールは、研究者や実践者たちに、この急速に進化する領域の包括的紹介を提供することです。

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