GoalGrasp：无需抓取训练的部分遮挡场景下的抓取目标

指定抓取目标对象对机器人助手至关重要；然而，大多数现有 6 自由度抓取检测方法均为无对象特定性，导致难以从场景中抓取特定目标。为实现此目标，本文提出 GoalGrasp—a 一种无需抓取姿态标注和抓取训练的 6 自由度机器人抓取姿态检测方法。通过结合 3D 边界框和简单的人类抓取先验，本方法引入了机器人抓取姿态检测的新范式。GoalGrasp 的创新性在于快速抓取用户指定对象，并在一定程度上缓解遮挡问题。实验评估涉及 18 个常见物体，分为 7 个类别。该方法为 1000 个场景生成密集抓取姿态。我们采用新颖的稳定性指标将抓取姿态与现有方法进行比较，结果显示抓取姿态稳定性显著提升。在用户指定机器人抓取测试中，本方法实现了 94% 的成功率，遮挡场景下成功率达 92%。