巧緻な手によるジオメトリ対応の非把持型押し引きの学習
arXiv cs.RO / 2026/4/7
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要点
- 本論文は、パラレルジョー型グリッパや単純な道具ではなく、多指の巧緻ロボットハンドを用いた非把持型の押し／引きのための学習フレームワーク「Geometry-aware Dexterous Pushing and Pulling（GD2P）」を提案する。
- 操作を、効果的な接触前の手の姿勢を見つける問題としてモデル化し、接触ガイド付きサンプリングによって候補姿勢を生成し、物理シミュレーションでそれらをフィルタリングしたうえで、対象物の形状に条件付けした拡散モデルを学習して実行可能な姿勢を予測する。
- 実行時には、システムが手の姿勢をサンプリングし、標準的なモーションプランナを活用して、実環境での押し／引き動作を選択して実行する。
- Allegro Hand と LEAP Hand による広範な実世界実験により、GD2P は異なる手の形態に対してスケール可能であり、巧緻な非把持型操作動作の生成を支援できることが示される。
