論文の概要: GR-Dexter Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.24210v2
• Date: Fri, 09 Jan 2026 06:14:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.569518
• Title: GR-Dexter Technical Report
• Title（参考訳）: GR-Dexter 技術報告
• Authors: Ruoshi Wen, Guangzeng Chen, Zhongren Cui, Min Du, Yang Gou, Zhigang Han, Liqun Huang, Mingyu Lei, Yunfei Li, Zhuohang Li, Wenlei Liu, Yuxiao Liu, Xiao Ma, Hao Niu, Yutao Ouyang, Zeyu Ren, Haixin Shi, Wei Xu, Haoxiang Zhang, Jiajun Zhang, Xiao Zhang, Liwei Zheng, Weiheng Zhong, Yifei Zhou, Zhengming Zhu, Hang Li,
• Abstract要約: 視覚言語アクション(VLA)モデルは、言語条件の長いロボット操作を可能にする。 本稿では,VLAに基づく汎用操作のための汎用ハードウェア・モデル・データ・フレームワークGR-Dexterについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.12634986073996
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-language-action (VLA) models have enabled language-conditioned, long-horizon robot manipulation, but most existing systems are limited to grippers. Scaling VLA policies to bimanual robots with high degree-of-freedom (DoF) dexterous hands remains challenging due to the expanded action space, frequent hand-object occlusions, and the cost of collecting real-robot data. We present GR-Dexter, a holistic hardware-model-data framework for VLA-based generalist manipulation on a bimanual dexterous-hand robot. Our approach combines the design of a compact 21-DoF robotic hand, an intuitive bimanual teleoperation system for real-robot data collection, and a training recipe that leverages teleoperated robot trajectories together with large-scale vision-language and carefully curated cross-embodiment datasets. Across real-world evaluations spanning long-horizon everyday manipulation and generalizable pick-and-place, GR-Dexter achieves strong in-domain performance and improved robustness to unseen objects and unseen instructions. We hope GR-Dexter serves as a practical step toward generalist dexterous-hand robotic manipulation.
• Abstract（参考訳）: VLA(Vision-Language-action)モデルは、言語条件のロングホライゾンロボット操作を可能にするが、既存のシステムのほとんどはグリップパーに限定されている。 VLAポリシーを高自由度(DoF)デキスタラスハンドに拡張することは、アクションスペースの拡大、頻繁なハンドオブジェクトの閉塞、実際のロボットデータ収集のコストなど、依然として困難である。 本稿では,VLAに基づく汎用操作のための汎用ハードウェア・モデル・データ・フレームワークGR-Dexterについて述べる。 提案手法は,21-DoFロボットハンドと実ロボットデータ収集のための直感的双方向遠隔操作システムと,遠隔操作型ロボット軌道と大規模視覚言語および慎重に計算されたクロスボデーメントデータセットを併用したトレーニングレシピを組み合わせる。 長時間の日常的な操作と一般化可能なピック・アンド・プレイスにまたがる実世界の評価において,GR-Dexterはドメイン内での強いパフォーマンスを実現し,目に見えない物体や見えない指示に対する堅牢性を向上させる。 GR-Dexterが、汎用的な手動ロボット操作への実践的な一歩になることを願っている。

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