GAGrasp: 用于灵巧抓取的几何代数扩散模型
机器人学
2025-03-07 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
我们提出 GAGrasp，一个用于灵巧抓取生成的新框架，该框架利用几何代数表示来强制 SE(3) 变换的等变性。通过将 SE(3) 对称约束直接编码到架构中，我们的方法提高了数据和参数效率，同时能够在多样化的物体姿态下实现鲁棒的抓取生成。此外，我们引入了一个可微的物理信息细化层，确保生成的抓取在物理上合理且稳定。大量实验表明，该模型在泛化性、稳定性和适应性方面优于现有方法。更多细节见 https://gagrasp.github.io/
引用
@article{arxiv.2503.04123,
title = {GAGrasp: Geometric Algebra Diffusion for Dexterous Grasping},
author = {Tao Zhong and Christine Allen-Blanchette},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.04123},
year = {2025}
}
备注
Accepted at ICRA 2025