掌握一把：序列多目标器械式抓取生成
机器人学
2025-12-09 v5 机器学习
摘要
我们介绍一种序列多目标器械式抓取采样算法 SeqGrasp,可 robustly (稳健地)合成使用机器人手部部分自由度（DoF）对不同物体进行稳定抓取。我们使用 SeqGrasp 构建了大规模 Allegro Hand 序列抓取数据集 SeqDataset,并用于训练基于扩散模型的序列抓取生成器 SeqDiffuser。我们在仿真环境和实际机器人上对 SeqGrasp 和 SeqDiffuser 与最新非序列多目标抓取生成方法 MultiGrasp 进行了实验评估。实验结果表明,SeqGrasp 和 SeqDiffuser 的抓取成功率比 MultiGrasp 高出 8.71%-43.33%。此外,SeqDiffuser 在生成抓取方面速度约为 SeqGrasp 和 MultiGrasp 的 1000 倍。项目页面: https://yulihn.github.io/SeqGrasp/。
引用
@article{arxiv.2503.22370,
title = {Grasping a Handful: Sequential Multi-Object Dexterous Grasp Generation},
author = {Haofei Lu and Yifei Dong and Zehang Weng and Florian T. Pokorny and Jens Lundell and Danica Kragic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.22370},
year = {2025}
}
备注
We replace the sets in Section II with an odered sequences