ロボット工学における器用手（デクスタラス・ハンド）の研究は、複雑な物体操作を実現する上で重要な役割を果たしており、ハードウェア、センシング、制御、シミュレーション、データ生成といった各分野の急速な進展によって推進されています。しかし現在の研究は、手の構造、センサー構成、タスク設定、学習データ、評価方法といった異なる仮定の下で個別に進められているため、異なる研究間での体系的な比較が困難であり、この分野全体の発展の道筋が見えにくくなっているという課題があります。 本サーベイは、器用手研究を四つの補完的な観点から包括的にレビューするものです。まず、ハードウェアレベルの分析として、アクチュエーション、伝達機構、知覚能力、そして代表的な手設計について詳細に説明します。この分析では、力発生能力、コンプライアンス、帯域幅、統合度、システム複雑性といった重要なトレードオフを浮き彫りにしています。 次に、器用手操作のための制御および学習手法を方法論的観点からレビューし、主要なパラダイムごとに代表的な研究をグループ化し、その時系列での進化を追跡します。加えて、データセット、モダリティ設計、評価実践をまとめることで、方法論的進展がどのように学習され、ベンチマークされ、評価されているかを統合的に解釈できるようにしています。 最後に、現在の器用手研究の主要な制限事項を議論し、対応する将来の研究方向を要約します。ハードウェア分析、方法論的発展、データリソース、評価実践を結びつけることで、本サーベイは器用手研究に対する構造的な理解を提供し、今後の研究における最も重要なオープンチャレンジを明確にすることを目指しています。