論文の概要: ConTrack: Constrained Hand Motion Tracking with Adaptive Trade-off Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.03177v1
• Date: Tue, 02 Jun 2026 05:31:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-03 22:00:04.779056
• Title: ConTrack: Constrained Hand Motion Tracking with Adaptive Trade-off Control
• Title（参考訳）: ConTrack:適応的トレードオフ制御による手の動き追跡
• Authors: Yutong Liang, Quanquan Peng, Ri-Zhao Qiu, Xiaolong Wang,
• Abstract要約: 追跡データでスケールする強化学習フレームワークであるConTrackを紹介します。 ConTrackはオブジェクトのトラッキングを制約として扱い、残りのコントロール権限を動きの忠実さに割り当てる。 さらに、ConTrackは適応的な中軌道リセットライブラリで長期学習を安定化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.827966532956918
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human demonstrations provide strong priors for robot manipulation, yet it is non-trivial to transfer them to execute on real robots due to the kinematic gap. In dexterous manipulation, it remains challenging to track long-horizon, contact-rich sequences even in simulators: a reference-tracking policy must keep objects on their target trajectories while preserving demonstrated joint motion and contact timing. Existing approaches often rely on hand-crafted reward tuning that require per-sequence tuning and break under limited interaction budgets. We introduce ConTrack, a reinforcement learning (RL) framework that scales with tracking data. ConTrack treats object tracking as a constraint and allocates remaining control authority to motion fidelity, which allows it to adapt task--style trade-offs online using a dual-variable update. In addition, ConTrack also stabilizes long-horizon learning with an adaptive mid-trajectory reset library that reuses policy-reachable simulator states. Our qualitative and quantitative results in simulation tracking and real robot demonstrate that ConTrack improves success and object pose accuracy significantly over prior arts while preserving joint and contact fidelity. Website: https://www.lyt0112.com/projects/ConTrack.
• Abstract（参考訳）: 人間のデモはロボット操作に強い先駆けを与えるが、運動的ギャップのために実際のロボットで実行するためにロボットを移動させることは簡単ではない。 厳密な操作では、シミュレーターでも長い水平なコンタクトリッチなシーケンスを追跡することは依然として困難である: 参照追跡ポリシーは、関節の動きと接触タイミングを実証しながら、対象の軌道にオブジェクトを保持する必要がある。 既存のアプローチは、しばしば手作りの報酬チューニングに依存し、シーケンスごとのチューニングと、限られた相互作用予算の下でのブレークを必要とする。 ConTrackは、データ追跡でスケールする強化学習(RL)フレームワークである。 ConTrackはオブジェクトのトラッキングを制約として扱い、残りのコントロール権限を動作の忠実さに割り当てる。 さらにConTrackは、ポリシー到達可能なシミュレータ状態を再利用する適応的な中軌道リセットライブラリで、長期学習を安定化する。 シミュレーショントラッキングと実ロボットの質的,定量的な結果から,ConTrackは,関節と接触の忠実さを保ちながら,先行技術よりも精度が向上し,オブジェクトのポーズが著しく向上することが示された。 Webサイト: https://www.lyt0112.com/projects/ConTrack.com

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