大范围精确对象移动的机器人手中操作：RGMC 冠军解答

手中操作使用多个 dexterous 手指是关键机器人技能， 可减少对 large arm 动作的依赖， 从而节省空间与能源。 本 letter 关注 hand-in object movement， 指操作对象通过仅 hand 中 finger 动作来实现 desired pose。 关键挑战在于同时实现 high precision 与 large-range 动作， 同时保持 constant stable grasp。 为此， 本 work 提出一种基于 kinematic trajectory optimization 的简单且 practical 方法， 无需 pretraining 或 object geometries， 可轻松应用于 novel objects 的 real-world scenario。 采用该方法， 我们赢得了在 ICRA 2024 举办的第 9 届 Robotic Grasping and Manipulation Competition(RGMC) 中 in-hand manipulation track 的冠军。 本 letter 提供 implementation details、 discussion， 以及进一步的 quantitative 实验结果， 以全面评估该方法并分享从 competition 中获得的 key takeaways。 补充材料包括 video 与 code 可在 https://rgmc-xl-team.github.io/ingrasp_manipulation 获取。