Universal Dexterous Functional Grasping via Demonstration-Editing Reinforcement Learning
作者: Chuan Mao, Haoqi Yuan, Ziye Huang, Chaoyi Xu, Kai Ma, Zongqing Lu
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-15
备注: 19 pages
💡 一句话要点
提出DemoFunGrasp，通过演示编辑强化学习实现通用灵巧的功能性抓取
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 灵巧抓取 功能性抓取 强化学习 演示学习 机器人操作
📋 核心要点
- 现有方法在精细的功能性抓取方面探索不足，难以指定跨对象的功能性抓取目标和奖励函数。
- DemoFunGrasp将功能性抓取分解为抓取风格和可供性，并利用单步演示编辑强化学习提升样本效率。
- 实验表明，DemoFunGrasp在泛化性、成功率和功能性抓取精度上均优于基线，并具备指令跟随能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为DemoFunGrasp的通用灵巧功能性抓取方法。该方法利用强化学习显著提升了抓取性能和从仿真到现实世界的泛化能力。针对功能性抓取中目标指定和奖励函数复杂、多任务强化学习探索困难以及仿真到现实迁移的挑战，DemoFunGrasp将功能性抓取条件分解为抓取风格和可供性两个互补部分，并将它们集成到强化学习框架中，从而学习以任何功能性抓取条件抓取任何对象。为了解决多任务优化挑战，该方法利用单个抓取演示，并将强化学习问题重新表述为单步演示编辑，从而显著提高样本效率和性能。仿真和真实世界的实验结果表明，DemoFunGrasp可以泛化到未见过的对象、可供性和抓取风格的组合，在成功率和功能性抓取精度方面均优于基线方法。此外，通过结合视觉-语言模型（VLM）进行规划，该系统实现了自主的指令跟随抓取执行，并具有强大的仿真到现实迁移能力。
🔬 方法详解
问题定义：现有灵巧抓取方法在功能性抓取方面存在不足，难以针对不同对象和任务指定合适的抓取目标和奖励函数。此外，多任务强化学习的探索效率低，仿真到现实的迁移也面临挑战。因此，需要一种能够泛化到不同对象、可供性和抓取风格组合的功能性抓取方法。
核心思路：DemoFunGrasp的核心思路是将功能性抓取条件分解为抓取风格和可供性两个互补的部分，从而简化目标指定。同时，利用单步演示编辑强化学习，将多任务学习问题转化为模仿学习问题，提高样本效率和学习性能。通过模仿学习，智能体可以快速学习到高质量的抓取策略，并在此基础上进行微调，以适应不同的任务需求。
技术框架：DemoFunGrasp的整体框架包括以下几个主要模块：1) 抓取风格和可供性编码模块，用于提取抓取风格和可供性的特征表示；2) 演示编辑强化学习模块，利用单步演示编辑的方式进行策略学习；3) 视觉-语言模型（VLM）规划模块，用于实现自主的指令跟随抓取执行。整个流程首先通过VLM理解用户指令，然后根据指令选择合适的抓取风格和可供性，最后利用强化学习策略控制机械手完成抓取任务。
关键创新：DemoFunGrasp的关键创新在于：1) 将功能性抓取条件分解为抓取风格和可供性，简化了目标指定；2) 提出了单步演示编辑强化学习方法，显著提高了样本效率和学习性能；3) 结合视觉-语言模型，实现了自主的指令跟随抓取执行。与现有方法相比，DemoFunGrasp能够更好地泛化到不同的对象、可供性和抓取风格组合，并具有更强的仿真到现实迁移能力。
关键设计：在演示编辑强化学习中，损失函数包括模仿损失和强化学习损失。模仿损失用于约束智能体的行为与演示行为相似，强化学习损失用于优化抓取成功率和功能性抓取精度。网络结构采用Actor-Critic框架，Actor网络用于输出抓取动作，Critic网络用于评估当前状态的价值。具体参数设置未知。
📊 实验亮点
实验结果表明，DemoFunGrasp在仿真和真实世界中均取得了显著的性能提升。在未见过的对象、可供性和抓取风格组合上，DemoFunGrasp的成功率和功能性抓取精度均优于基线方法。此外，通过结合视觉-语言模型，该系统实现了自主的指令跟随抓取执行，展示了强大的仿真到现实迁移能力。具体性能数据未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要灵巧操作的场景，例如智能制造、家庭服务机器人、医疗手术机器人等。通过学习通用的功能性抓取策略，机器人可以更好地适应不同的任务需求，提高工作效率和安全性。此外，结合视觉-语言模型，机器人可以实现自主的指令跟随操作，进一步拓展了其应用范围。
📄 摘要（原文）
Reinforcement learning (RL) has achieved great success in dexterous grasping, significantly improving grasp performance and generalization from simulation to the real world. However, fine-grained functional grasping, which is essential for downstream manipulation tasks, remains underexplored and faces several challenges: the complexity of specifying goals and reward functions for functional grasps across diverse objects, the difficulty of multi-task RL exploration, and the challenge of sim-to-real transfer. In this work, we propose DemoFunGrasp for universal dexterous functional grasping. We factorize functional grasping conditions into two complementary components - grasping style and affordance - and integrate them into an RL framework that can learn to grasp any object with any functional grasping condition. To address the multi-task optimization challenge, we leverage a single grasping demonstration and reformulate the RL problem as one-step demonstration editing, substantially enhancing sample efficiency and performance. Experimental results in both simulation and the real world show that DemoFunGrasp generalizes to unseen combinations of objects, affordances, and grasping styles, outperforming baselines in both success rate and functional grasping accuracy. In addition to strong sim-to-real capability, by incorporating a vision-language model (VLM) for planning, our system achieves autonomous instruction-following grasp execution.