論文の概要: DextER: Language-driven Dexterous Grasp Generation with Embodied Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.16046v1
• Date: Thu, 22 Jan 2026 15:23:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-23 21:37:20.638494
• Title: DextER: Language-driven Dexterous Grasp Generation with Embodied Reasoning
• Title（参考訳）: DextER: 動的推論による言語駆動型デクスタースグラフ生成
• Authors: Junha Lee, Eunha Park, Minsu Cho,
• Abstract要約: 言語駆動の器用な把握生成は、タスク意味論、3次元幾何学、複雑な手-物体の相互作用を理解するためにモデルを必要とする。 マルチフィンガー操作のためのコンタクトベースの具体的推論を導入したDextERを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.913581363031064
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Language-driven dexterous grasp generation requires the models to understand task semantics, 3D geometry, and complex hand-object interactions. While vision-language models have been applied to this problem, existing approaches directly map observations to grasp parameters without intermediate reasoning about physical interactions. We present DextER, Dexterous Grasp Generation with Embodied Reasoning, which introduces contact-based embodied reasoning for multi-finger manipulation. Our key insight is that predicting which hand links contact where on the object surface provides an embodiment-aware intermediate representation bridging task semantics with physical constraints. DextER autoregressively generates embodied contact tokens specifying which finger links contact where on the object surface, followed by grasp tokens encoding the hand configuration. On DexGYS, DextER achieves 67.14% success rate, outperforming state-of-the-art by 3.83%p with 96.4% improvement in intention alignment. We also demonstrate steerable generation through partial contact specification, providing fine-grained control over grasp synthesis.
• Abstract（参考訳）: 言語駆動の器用な把握生成は、タスク意味論、3次元幾何学、複雑な手-物体の相互作用を理解するためにモデルを必要とする。 この問題に対して視覚言語モデルが適用されているが、既存のアプローチでは、物理相互作用に関する中間的推論をせずに、観察を直接マッピングしてパラメータを把握している。 DextER, Dexterous Grasp Generation with Embodied Reasoningを提案する。 我々のキーとなる洞察は、オブジェクト表面上のどのハンドリンクが接触しているかを予測することは、物理的制約を伴うタスクセマンティクスを具体化する中間表現を提供する。 DextERは、対象表面上のどの指リンクが接触しているかを指定するエンボディ接触トークンを自動回帰生成し、次に手構成を符号化するグリップトークンを生成する。 DexGYSでは、DextERは67.14%の成功率に達し、最先端の3.83%、意図的なアライメントが96.4%向上した。 また、部分接触仕様によるステアブル生成を実証し、グリップ合成のきめ細かい制御を提供する。

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