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机器人顶会“灵巧手”(dexterous hand)论文合集

综述由AI生成RSS、CoRL、ICRA、IROS 2025 等机器人顶会关于灵巧手(dexterous hand)的最新论文。内容涵盖基础控制器设计、低成本力反馈手套、抓取类型合成、海量演示数据生成、指尖微振动重构、视觉运动策略、多接触建模、触觉隐式表示、纸张抓取、人手结构设计、野外交互采集、跨体态接口、LLM 奖励函数、鲁棒抓取、杂乱场景抓取、长时序技能路由、高覆盖触觉皮肤、不确定性感知抓取、力闭合优化、软体手本体感知、自监督触觉预训练、参考约束探索、VLA 基座模型、力安全校准、跨肢体抓取表示、可变摩擦操作、在线规划、几何代数扩散、低分辨率触觉位姿估计、视频学习、双手自动化数据生成、多头技能 Transformer、开源低成本灵巧手硬件、遥操作类型库、层级强化学习工具操作、几何重定向算法、视动扩散策略、非拟人化设计、关节工具操作、自适应视听融合及基于模型的仿真启动策略。文章对每篇论文进行了简介与图解分析,便于快速了解灵巧手领域的前沿进展。

雪落无声发布于 2026/4/6更新于 2026/5/2124 浏览
机器人顶会“灵巧手”(dexterous hand)论文合集

前言

**'灵巧手'**通常指具有类人手结构、多自由度的末端执行器,能够进行精细的抓取与操作。它们模仿人类手指关节和肌腱驱动,使机器人能够执行转动、重定位、穿插等复杂操作。根据结构和材料不同,灵巧手大致可分为刚性型、柔性型和混合型:刚性型采用金属或坚硬塑料结构;柔性型主要用硅胶、橡胶等软材料;混合型结合刚柔两者。近年来,随着增材制造和传感技术进步,灵巧手的设计趋势是结构更轻便、可拓展且集成丰富传感器。

在机器人学中,'灵巧手'是把感知—决策—执行闭环落实到接触尺度的关键枢纽。在方法论上,灵巧手将原本'抓取—位移'的低维任务,提升为包含滚动、指间重排、推挤与非抓取操作在内的操作原语集合。在系统层面,灵巧手以高自由度与顺应性结构为载体,显著扩展同一硬件在开放世界中的任务覆盖率。因此,灵巧手既是推进机器人能力边界的技术抓手,也是将抽象智能转化为可复用物理能力的基础设施。

为此,本文主要围绕近期在顶会(RSS,CoRL,ICRA,IROS)发表的'灵巧手'相关主题的论文,进行了简单介绍和分析,按照'一句一图'的模式展开,便于浏览及泛读效率。

RSS 2025

DexterityGen: Foundation Controller for Unprecedented Dexterity

作者 Zhao-Heng Yin, Changhao Wang, Luis Pineda, Francois R. Hogan, Chaithanya K. Bodduluri, Akash Sharma, Patrick Lancaster, Ishita Prasad, Mrinal Kalakrishnan, Jitendra Malik, Mike Lambeta, Tingfan Wu, Pieter Abbeel, Mustafa Mukadam.

内容简介:这篇工作把'人类远程操控的意图(高层)'与'强化学习得到的低层运动基元'拼接起来,打造一个通用'灵巧操控基础控制器'。作者先用 RL 在模拟中学出一大堆'灵巧手运动原子',再把它们组织成'可被人类提示调用'的生成式控制器。到了真实世界,人类只需给出粗指令,控制器就能生成稳定、安全且细致的机器人手动作。

文章配图

如上论文 Fig.1 左侧显示'Coarse Motion Command → Foundation Dexterity Controller → Fine Dexterous Action'的链路,中间是 DexGen 的'生成控制器',右侧是各种高难技能的实拍帧。要点:①'提示→细动作'的箭头表明这是'以人提示驱动'的运动合成;②控制器内部标出

目录

  1. 前言
  2. RSS 2025
  3. DexterityGen: Foundation Controller for Unprecedented Dexterity
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