ChicGrasp：基于模仿学习的定制化双颚夹取器控制用于精细不规则生物产品操纵
机器人学
2026-02-11 v1 机器学习
摘要
自动化鸡肉加工线仍依赖人类将光滑且易碎的鸡肉屍体提升至挂绞机上。屍体的可变形性、解剖结构的差异性以及严格的卫生要求，使得传统的真空吸附和脚本式运动控制不可靠。我们提出了 ChicGrasp，一个面向此任务的端到端硬件-软件协同设计。该设计包含一个独立驱动的双颚气动夹爪夹持两只鸡腿，同时，一个条件扩散策略控制器（conditional diffusion-policy controller）仅通过50次多视角遥操作演示（RGB + 关节信息）即可规划5自由度的末端执行器运动，其中包括一次性的颚部指令。该系统在逐一呈现的生鸡胸肉上实现了40.6%的抓取提升成功率，并在38秒内完成从抓取到挂绞的完整动作；而目前最先进的隐式行为模仿学习（IBC）和 LSTM-GMM 基线方法则完全失败。我们将公开所有 CAD 模型、代码和数据集。ChicGrasp 表明，模仿学习能够在刚性硬件与可变生物产品之间搭建桥梁，为农业工程和机器人学习领域的研究者提供可复现的基准和公开数据集。
引用
@article{arxiv.2505.08986,
title = {ChicGrasp: Imitation-Learning based Customized Dual-Jaw Gripper Control for Delicate, Irregular Bio-products Manipulation},
author = {Amirreza Davar and Zhengtong Xu and Siavash Mahmoudi and Pouya Sohrabipour and Chaitanya Pallerla and Yu She and Wan Shou and Philip Crandall and Dongyi Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.08986},
year = {2026}
}
备注
Submitted for journal review