論文の概要: Where to Touch, How to Contact: Hierarchical RL-MPC Framework for Geometry-Aware Long-Horizon Dexterous Manipulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.10930v2
- Date: Fri, 23 Jan 2026 18:00:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.805946
- Title: Where to Touch, How to Contact: Hierarchical RL-MPC Framework for Geometry-Aware Long-Horizon Dexterous Manipulation
- Title（参考訳）: タッチの場所, 接触方法: 幾何学を考慮した長距離デキスタラスマニピュレーションのための階層的RL-MPCフレームワーク
- Abstract要約: 接触リッチな外接操作における重要な課題は、幾何学、運動論的制約、複雑で非滑らかな接触力学を共同で推論する必要があることである。
本稿では,高レベル強化学習(RL)政策が接触意図を予測する階層的なRL--MPCフレームワークを提案する。
我々は、幾何学的一般化されたプッシュやオブジェクト3D再構成を含む、非包括的タスクに関するフレームワークを評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.309183490293721
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A key challenge in contact-rich dexterous manipulation is the need to jointly reason over geometry, kinematic constraints, and intricate, nonsmooth contact dynamics. End-to-end visuomotor policies bypass this structure, but often require large amounts of data, transfer poorly from simulation to reality, and generalize weakly across tasks/embodiments. We address those limitations by leveraging a simple insight: dexterous manipulation is inherently hierarchical - at a high level, a robot decides where to touch (geometry) and move the object (kinematics); at a low level it determines how to realize that plan through contact dynamics. Building on this insight, we propose a hierarchical RL--MPC framework in which a high-level reinforcement learning (RL) policy predicts a contact intention, a novel object-centric interface that specifies (i) an object-surface contact location and (ii) a post-contact object-level subgoal pose. Conditioned on this contact intention, a low-level contact-implicit model predictive control (MPC) optimizes local contact modes and replans with contact dynamics to generate robot actions that robustly drive the object toward each subgoal. We evaluate the framework on non-prehensile tasks, including geometry-generalized pushing and object 3D reorientation. It achieves near-100% success with substantially reduced data (10x less than end-to-end baselines), highly robust performance, and zero-shot sim-to-real transfer.
- Abstract（参考訳）: 接触リッチな外接操作における重要な課題は、幾何学、運動論的制約、複雑で非滑らかな接触力学を共同で推論する必要があることである。
エンド・ツー・エンドのビズモータポリシーはこの構造をバイパスするが、大量のデータを必要とし、シミュレーションから現実への伝達が不十分であり、タスク・エンボディメントにわたって弱い一般化を行う。
厳密な操作は本質的に階層的であり、高いレベルでは、ロボットがどこにタッチするか(幾何学)を決定し、オブジェクト(運動学)を移動させ、低いレベルでは接触力学を通してその計画を実現する方法を決定する。
この知見に基づいて、高レベル強化学習(RL)ポリシーが接触意図を予測する階層的なRL--MPCフレームワークを提案する。
一 接地及び接地
(ii) 接触後のオブジェクトレベルのサブゴールポーズ。
この接触意図を条件として、低レベル接触初期モデル予測制御(MPC)は、局所接触モードを最適化し、接触ダイナミクスで計画し、物体を各サブゴールに向けて頑健に駆動するロボット動作を生成する。
我々は、幾何学的一般化されたプッシュやオブジェクト3D再構成を含む、非包括的タスクに関するフレームワークを評価する。
これは、データを大幅に削減し(エンドツーエンドのベースラインよりも10倍少ない)、非常に堅牢なパフォーマンス、ゼロショットのsim-to-real転送でほぼ100%の成功を達成している。
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