論文の概要: Learning Reactive Dexterous Grasping via Hierarchical Task-Space RL Planning and Joint-Space QP Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.03363v1
• Date: Tue, 05 May 2026 04:49:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-06 19:35:43.770972
• Title: Learning Reactive Dexterous Grasping via Hierarchical Task-Space RL Planning and Joint-Space QP Control
• Title（参考訳）: 階層型タスク空間RL計画と共同空間QP制御によるリアクティブデキスタラスグラスピングの学習
• Abstract要約: 本稿では,リアクティブなデクスタリーグルーピングのためのハイブリッド階層型制御フレームワークを提案する。 提案手法は,低レベル共同実行から高レベル空間意図を明示的に分離する。 我々は厳密なシミュレーションと現実のパイプラインを通して提案したフレームワークを広範囲に検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.28263951510334
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we propose a hybrid hierarchical control framework for reactive dexterous grasping that explicitly decouples high-level spatial intent from low-level joint execution. We introduce a multi-agent reinforcement learning architecture, specialized into distinct arm and hand agents, that acts as a high-level planner by generating desired task-space velocity commands. These commands are then processed by a GPU-parallelized quadratic programming controller, which translates them into feasible joint velocities while strictly enforcing kinematic limits and collision avoidance. This structural isolation not only accelerates training convergence but also strictly enforces hardware safety. Furthermore, the architecture unlocks zero-shot steerability, allowing system operators to dynamically adjust safety margins and avoid dynamic obstacles without retraining the policy. We extensively validate the proposed framework through a rigorous simulation-to-reality pipeline. Real-world hardware experiments on a 7-DoF arm equipped with a 20-DoF anthropomorphic hand demonstrate highly robust zero-shot transferability for dexterous grasping to a diverse set of unseen objects, highlighting the system's ability to reactively recover from unexpected physical disturbances in unstructured environments.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,高レベルな空間的意図を低レベルな共同実行から明確に分離する,リアクティブデクスタラス把握のためのハイブリッド階層型制御フレームワークを提案する。 所望のタスク空間速度コマンドを生成することで高レベルプランナとして機能する,異なるアームとハンドエージェントに特化したマルチエージェント強化学習アーキテクチャを提案する。 これらのコマンドはGPU並列化された二次プログラミングコントローラによって処理され、運動制限と衝突回避を厳格に実施しながら、実行可能な関節速度に変換される。 この構造的分離は、トレーニングの収束を加速するだけでなく、ハードウェアの安全性を厳格に強制する。 さらに、このアーキテクチャはゼロショットのステアビリティを解放し、システムオペレーターは安全マージンを動的に調整し、ポリシーを再訓練することなく動的障害を回避することができる。 我々は厳密なシミュレーションと現実のパイプラインを通して提案したフレームワークを広範囲に検証する。 20-DoFの人為的手を備えた7-DoFアームを用いた実世界のハードウェア実験は、様々な未知の物体の集合にデキスタラスを掴むための非常に堅牢なゼロショット転送可能性を示し、非構造環境における予期せぬ物理的障害から反応的に回復するシステムの能力を強調している。

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