DexGrasp Anything：面向普适机器人灵巧抓取的物理感知方法
计算机视觉与模式识别
2025-03-18 v2 人工智能
机器人学
摘要
能够抓取任何物体的灵巧手是通用具身智能机器人发展的必备条件。然而，由于灵巧手的自由度高且物体的多样性，鲁棒地生成高质量、可用抓取姿态是一个重大挑战。本文提出 DexGrasp Anything 方法，通过将物理约束有效地集成到基于扩散的生成模型的训练和采样阶段，实现了在 nearly all开放数据集上的领先性能。此外，我们提供了一个包含超过 340 万个 diverse 抓取姿态的数据集，涵盖超过 15000 种不同物体，展示了其推动普适灵巧抓取潜力。我们的方法和数据集的代码将很快公开发布。
引用
@article{arxiv.2503.08257,
title = {DexGrasp Anything: Towards Universal Robotic Dexterous Grasping with Physics Awareness},
author = {Yiming Zhong and Qi Jiang and Jingyi Yu and Yuexin Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.08257},
year = {2025}
}
备注
Accepted by CVPR 2025