Dexterous Manipulation through Imitation Learning: A Survey

要約

器用な操作とは、ロボットハンドや多指のエンドエフェクタが、正確で協調的な指の動きと適応的な力の調節によって、物体を巧みに制御し、向きを変え、操作する能力を指し、人間の手の器用さに似た複雑なインタラクションを可能にする。近年のロボット工学と機械学習の進歩に伴い、複雑で非構造的な環境で動作するシステムに対する要求が高まっている。従来のモデルベースのアプローチでは、器用な操作の高次元性と複雑な接触ダイナミクスのために、タスクやオブジェクトのバリエーションに渡って一般化するのに苦労している。強化学習（RL）のようなモデルフリーの手法は有望ではあるが、安定性と有効性のためには、大規模な訓練、大規模な相互作用データ、慎重に設計された報酬が必要である。模倣学習（IL）は、ロボットが専門家のデモンストレーションから直接器用な操作スキルを習得することを可能にすることで、明示的なモデリングや大規模な試行錯誤の必要性を回避しつつ、きめ細かな協調や接触ダイナミクスを捉えるという代替手段を提供する。本サーベイでは、模倣学習（IL）に基づく器用な操作方法の概要、最近の進歩の詳細、およびこの分野における主要な課題を説明する。さらに、ILに基づく器用な操作を強化するための潜在的な研究の方向性を探る。本書の目的は、研究者や実務者に、急速に発展しつつあるこの分野の包括的な紹介を提供することである。

要約(オリジナル)

Dexterous manipulation, which refers to the ability of a robotic hand or multi-fingered end-effector to skillfully control, reorient, and manipulate objects through precise, coordinated finger movements and adaptive force modulation, enables complex interactions similar to human hand dexterity. With recent advances in robotics and machine learning, there is a growing demand for these systems to operate in complex and unstructured environments. Traditional model-based approaches struggle to generalize across tasks and object variations due to the high-dimensionality and complex contact dynamics of dexterous manipulation. Although model-free methods such as reinforcement learning (RL) show promise, they require extensive training, large-scale interaction data, and carefully designed rewards for stability and effectiveness. Imitation learning (IL) offers an alternative by allowing robots to acquire dexterous manipulation skills directly from expert demonstrations, capturing fine-grained coordination and contact dynamics while bypassing the need for explicit modeling and large-scale trial-and-error. This survey provides an overview of dexterous manipulation methods based on imitation learning (IL), details recent advances, and addresses key challenges in the field. Additionally, it explores potential research directions to enhance IL-driven dexterous manipulation. Our goal is to offer researchers and practitioners a comprehensive introduction to this rapidly evolving domain.

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