論文の概要: Grasp to Act: Dexterous Grasping for Tool Use in Dynamic Settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.20466v1
• Date: Tue, 24 Feb 2026 01:53:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.659594
• Title: Grasp to Act: Dexterous Grasping for Tool Use in Dynamic Settings
• Title（参考訳）: Grasp to Act: 動的設定で使用するツールのためのデクサラスなGrasping
• Abstract要約: 本稿では,物理学に基づくグリップ最適化と強化学習に基づくグリップ適応を組み合わせたハイブリッドシステムGrasp-to-Actを提案する。 提案手法では,人間の実演から得られる頑健なグリップ構成を合成し,手動滑走を防止するために,手動補正を残留的に発行する適応制御器を用いる。 16-DoFデキスタラスハンドを用いたシミュレーションおよび実世界のハードウェア試行において,本手法は手動の翻訳および回転のスリップを低減し,タスク完了率が最も高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.05447792208957
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Achieving robust grasping with dexterous hands remains challenging, especially when manipulation involves dynamic forces such as impacts, torques, and continuous resistance--situations common in real-world tool use. Existing methods largely optimize grasps for static geometric stability and often fail once external forces arise during manipulation. We present Grasp-to-Act, a hybrid system that combines physics-based grasp optimization with reinforcement-learning-based grasp adaptation to maintain stable grasps throughout functional manipulation tasks. Our method synthesizes robust grasp configurations informed by human demonstrations and employs an adaptive controller that residually issues joint corrections to prevent in-hand slip while tracking the object trajectory. Grasp-to-Act enables robust zero-shot sim-to-real transfer across five dynamic tool-use tasks--hammering, sawing, cutting, stirring, and scooping--consistently outperforming baselines. Across simulation and real-world hardware trials with a 16-DoF dexterous hand, our method reduces translational and rotational in-hand slip and achieves the highest task completion rates, demonstrating stable functional grasps under dynamic, contact-rich conditions.
• Abstract（参考訳）: 特に、実際の道具の使用に共通する衝撃、トルク、連続抵抗などの動的力による操作では、頑丈な握力を達成することは困難である。 既存の手法は、グリップを静的な幾何学的安定性のために最適化し、操作中に外力が発生すると失敗することが多い。 本稿では,物理学に基づくグリップ最適化と強化学習に基づくグリップ適応を組み合わせたハイブリッドシステムGrasp-to-Actについて述べる。 提案手法では,人間の実演から得られる頑健なグリップ構成を合成し,物体の軌道を追尾しながら手動すべりを防止するために,手動補正を残留的に発行する適応制御器を用いる。 Grasp-to-Actは,5つの動的ツール使用タスク – マーキング,切り抜き,かき混ぜ,スクーピング – に対して,堅牢なゼロショットのsim-to-real転送を可能にする。 16-DoFデキスタラスハンドを用いたシミュレーションおよび実世界のハードウェア試行において,本手法はトランスレーショナルおよび回転インハンドスリップを低減し,高いタスク完了率を達成し,動的で接触豊富な条件下での安定な機能的把握を実証する。

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