CoDex: Learning Compositional Dexterous Functional Manipulation without Demonstrations

📄 arXiv: 2606.31909v1 📥 PDF

作者: Bowen Jiang, William Painter Reger, Roberto Martin-Martin

分类: cs.RO

发布日期: 2026-06-30

备注: IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026. Project page: https://robin-lab.cs.utexas.edu/CoDex/

💡 一句话要点

提出CoDex以解决无示范的复杂物体操控问题

🎯 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: 组合灵巧操控 无示范学习 视觉-语言模型 强化学习 机器人技术 物体操控 自主发现策略

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有机器人操控方法在复杂物体操作中缺乏有效的示范，导致难以实现灵巧的功能性操作。
  2. 方法要点：CoDex框架通过视觉-语言模型推断语义约束，结合强化学习优化抓取和操作策略，支持无示范学习。
  3. 实验或效果：在多个CD-FOM任务中，CoDex展示了在未见物体上的有效操控能力，证明了其策略的可转移性和实用性。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了组合灵巧功能物体操控（CD-FOM），如喷雾瓶和热熔胶枪的操作，这些任务要求机器人在理解物体功能的同时，进行精细的物理操控。我们提出了CoDex，一个零示范框架，能够自主发现CD-FOM操控策略。CoDex利用视觉-语言模型推断任务和场景的语义约束，并通过分析约束优化生成功能抓取候选列表，随后使用强化学习进行高效的策略优化。我们在7自由度机器人手臂上评估了CoDex，展示了其在未见物体上的复杂操控能力，证明了其在无人工示范情况下的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决组合灵巧功能物体操控（CD-FOM）中的复杂性，现有方法在处理物体内部机制和功能应用时，往往依赖于人工示范，限制了其适用性和灵活性。

核心思路：CoDex框架的核心思想是通过视觉-语言模型（VLM）自动推断任务的语义约束，结合分析约束优化和强化学习，形成高效的操控策略，而无需人工示范。

技术框架：CoDex的整体架构包括三个主要模块：1) 语义约束推断模块，利用VLM从任务和场景中提取信息；2) 分析约束优化模块，生成功能抓取候选；3) 强化学习模块，优化抓取-移动-激活策略，确保策略的有效性和可转移性。

关键创新：CoDex的主要创新在于其零示范学习能力，能够在未见物体上自主发现和执行复杂的操控行为，这一特性与传统依赖示范的方法形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，CoDex采用了特定的损失函数来平衡抓取稳定性与功能性，同时在强化学习阶段使用了多种奖励机制，以促进策略的快速收敛和优化。具体的网络结构和参数设置在实验中经过细致调优，以确保最佳性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，CoDex在六个CD-FOM任务上表现出色，成功操控了多种未见物体，包括喷雾瓶和热熔胶枪，展示了其在复杂环境中的灵活性和适应性。与基线方法相比，CoDex的策略优化效率显著提高，验证了其无示范学习的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括家庭自动化、工业机器人以及服务机器人等，能够在没有人类示范的情况下，灵活应对各种复杂的物体操控任务。未来，CoDex可能推动机器人在动态环境中的自主操作能力，提升人机协作的效率与安全性。

📄 摘要（原文）

In this work, we study Compositional Dexterous Functional Object Manipulation (CD-FOM): tasks such as aiming and actuating a spray bottle on a plant or a glue gun on wood, which require both actuating an object's internal mechanism and controlling its pose to apply the object's function to the environment. These tasks pose significant challenges for robots due to the demanding integration of semantic understanding of the object's function, actuation mode, and application area with intricate physical dexterity to manage grasp stability, movement trajectory, and actuation. We introduce CoDex, a zero-demonstration framework that autonomously discovers CD-FOM manipulation strategies. CoDex uses vision-language models (VLMs) to infer semantic constraints from the task and scene. These constraints guide analytic constrained optimization to generate a short list of functional grasp candidates that can be efficiently refined with reinforcement learning to generate full grasp-move-actuate policies transferable from simulation to the real world. We evaluate CoDex on a 7-DoF robot arm with a 16-DoF multi-fingered hand across six CD-FOM tasks involving previously unseen objects with internal mechanisms, including spray bottles, hot glue guns, air dusters, flashlights, and pepper grinders, and their application to unseen target objects, showcasing its ability to autonomously discover and execute complex, physically viable dexterous behaviors without human demonstrations. More information at https://robin-lab.cs.utexas.edu/CoDex/.