관절형 도구 조작은 내부 자유도(internal degrees of freedom)와 접촉이 풍부한 상호작용을 조정해야 하므로, 정교 로봇공학에서 여전히 주요 과제로 남아 있습니다. 이전 연구들은 주로 강체 물체에 초점을 맞추었으며, 기능적인 파지 및 조작 정책 학습의 어려움과 물리적 복잡성 때문에 관절형 도구 사용은 아직 충분히 탐구되지 못했습니다. 본 논문에서는 정교한 조작을 애니메이션 문제로 재해석하는 범용 시뮬레이션-실제(sim-to-real) 프레임워크인 Mana (Manipulation Animator)를 제시합니다. 컴퓨터 애니메이션에서 영감을 받은 Mana는 절차적으로 생성된 파지 키프레임을 모션 플래닝 및 강화학습(RL)을 통해 조작 궤적으로 변환하는 거친 단계부터 세밀한 단계까지의 파이프라인을 사용합니다. 데이터 생성 과정은 대부분 자동화되어 있어, 기능적인 어포던스(affordances)를 지정하기 위해 마우스 클릭 몇 번만 필요하며 (도구당 1분 미만), 다양한 크기와 관절 유형에 걸친 네 가지 관절형 도구에서 Mana는 파지 및 손 안 조작 모두에 대해 제로샷(zero-shot) 시뮬레이션-실제 전이를 달성하여, 정교한 관절형 도구 사용을 위한 확장 가능한 접근 방식을 입증합니다.