Lightning Grasp:基于接触场的高性能程序化抓取合成
机器人学
2025-11-11 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
分布式、并行与集群计算
图形学
摘要
尽管已有多年研究旨在解决实时多样化抓取合成以适应灵活手臂的挑战,但这仍是机器人和计算机图形学中的未解之谜。我们提出 Lightning Grasp,一种新型高性能程序化抓取合成算法,实现了相较于现有方法数量级的加速,同时支持针对不规则、类似工具的物体实现无监督抓取生成。该方法规避了先前方法的诸多局限性,如需精细调节的能量函数和敏感的初始化。这一突破性成果源于关键洞察:通过简单高效的数据结构——接触场(Contact Field),将复杂几何计算从搜索过程中解耦,从而实现前所未有的程序化搜索速度。我们开源了该系统,以推动机器人操作领域的进一步创新。
引用
@article{arxiv.2511.07418,
title = {Lightning Grasp: High Performance Procedural Grasp Synthesis with Contact Fields},
author = {Zhao-Heng Yin and Pieter Abbeel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.07418},
year = {2025}
}
备注
Code: https://github.com/zhaohengyin/lightning-grasp