Omnigrasp：用于抓取多样化物体的模拟人类手的抓取方法

我们提出了一种控制模拟人类手抓取物体并使其沿物体轨迹移动的方法。由于抓取具备灵活手部的人类手控制存在挑战，先前的方法常使用无躯体手部，仅考虑垂直提升或短距离轨迹。这种局限性阻碍了其在动画和仿真中所需的物体操作应用。为弥合这一差距，我们学习了一个能够抓取超过1200种物体并将其带随随机生成轨迹移动的控制器。我们的关键洞察是利用人类运动表示，提供类人运动技能并显著加速训练。仅使用简陋的奖励、状态和物体表示，本方法在多样化物体和轨迹方面表现出良好的可扩展性。训练时，我们无需配对的完整躯体运动和物体轨迹数据集。在测试阶段，仅需物体网格和 desired 轨迹即可完成抓取和运输。为展示本方法的能力，我们在跟随物体轨迹和泛化到未见物体方面实现了最高成功率。代码和模型将发布。