論文の概要: Why Look at It at All?: Vision-Free Multifingered Blind Grasping Using Uniaxial Fingertip Force Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.07326v1
• Date: Sat, 07 Feb 2026 02:57:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.248803
• Title: Why Look at It at All?: Vision-Free Multifingered Blind Grasping Using Uniaxial Fingertip Force Sensing
• Title（参考訳）: 視力のない多指型ブラインドグラフピング : 一軸フィンガープ力センシングによる検討
• Authors: Edgar Lee, Junho Choi, Taemin Kim, Changjoo Nam, Seokhwan Jeong,
• Abstract要約: この研究は、極めて最小限のセンシングの下で、信頼性の高い多指握りを実現することを実証している。 我々は、強化学習した教師が特権化されたシミュレーションのみの観察を活用できる効率的な教師学生訓練パイプラインを採用している。 本稿では,18個のオブジェクトにまたがる実ハードウェアにおける本提案手法の有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.780340853694573
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Grasping under limited sensing remains a fundamental challenge for real-world robotic manipulation, as vision and high-resolution tactile sensors often introduce cost, fragility, and integration complexity. This work demonstrates that reliable multifingered grasping can be achieved under extremely minimal sensing by relying solely on uniaxial fingertip force feedback and joint proprioception, without vision or multi-axis/tactile sensing. To enable such blind grasping, we employ an efficient teacher-student training pipeline in which a reinforcement-learned teacher exploits privileged simulation-only observations to generate demonstrations for distilling a transformer-based student policy operating under partial observation. The student policy is trained to act using only sensing modalities available at real-world deployment. We validate the proposed approach on real hardware across 18 objects, including both in-distribution and out-of-distribution cases, achieving a 98.3~$\%$ overall grasp success rate. These results demonstrate strong robustness and generalization beyond the simulation training distribution, while significantly reducing sensing requirements for real-world grasping systems.
• Abstract（参考訳）: 視覚と高解像度の触覚センサーは、コスト、脆弱性、統合の複雑さをもたらすことが多い。 この研究は、視覚や多軸・触覚を使わずに、一軸指先力フィードバックと関節先入観にのみ依存することにより、信頼性の高いマルチフィンガードグルーピングを極端に最小限の感覚下で達成できることを実証した。 このようなブラインドグルーピングを可能にするために、強化学習した教師が特権化されたシミュレーションのみの観察を利用して、部分的な観察の下で動作しているトランスフォーマーベースの学生政策を蒸留するデモを生成する効率的な教師学生訓練パイプラインを用いる。 学生政策は、実世界の展開で利用可能なモダリティのみを使用して行動するよう訓練されている。 我々は,18個のオブジェクトにまたがる実ハードウェアに対する提案手法の有効性を検証し,分布内および分布外の両方を対象とし,98.3~$\%の総合的把握成功率を達成した。 これらの結果は,シミュレーション学習分布を超える強靭性および一般化を示すとともに,実世界の把握システムに対する検知要求を著しく低減する。

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