Dexterous Manipulation through Imitation Learning: A Survey

要約

ロボットハンドまたはマルチフィンガーのエンドエフェクターの能力を指し、正確で調整された指の動きと適応力変調を介してオブジェクトを巧みに制御、再配向、操作する能力を指す、器用な操作は、人間の手の劣性と同様の複雑な相互作用を可能にします。
ロボット工学と機械学習の最近の進歩により、これらのシステムが複雑で非構造化されていない環境で動作するという需要が高まっています。
従来のモデルベースのアプローチは、高次元と複雑な操作の複雑な接触ダイナミクスのために、タスクとオブジェクトのバリエーション全体に一般化するのに苦労しています。
強化学習（RL）などのモデルフリーの方法では、約束が示されていますが、大規模なトレーニング、大規模な相互作用データ、および安定性と有効性に対する慎重に設計された報酬が必要です。
Imitation Learning（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直接獲得できるようにし、明示的なモデリングと大規模な試行用とエラーの必要性をバイパスしながら、きめ細かい調整と接触ダイナミクスをキャプチャできるようにすることにより、代替手段を提供します。
この調査では、模倣学習、最近の進歩の詳細に基づいた器用な操作方法の概要を提供し、この分野の重要な課題に対処します。
さらに、IL駆動の器用な操作を強化するための潜在的な研究方向を探ります。
私たちの目標は、研究者と実践者に、この急速に進化するドメインへの包括的な紹介を提供することです。

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, 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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