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RobotFingerPrint:用于多夹爪抓取合成与迁移的统一夹爪坐标空间

机器人学 2025-03-04 v2 计算机视觉与模式识别 机器学习

摘要

我们引入了一种名为统一夹爪坐标空间(UGCS)的新型抓取表示,用于抓取合成与抓取迁移。我们的表示利用球坐标在不同机器人夹爪之间创建共享坐标空间,使其能够为新型物体和未见过的夹爪合成并迁移抓取。该表示的优势在于能够映射夹爪的掌面和手指以及统一坐标空间。抓取合成被表述为通过条件变分自编码器预测物体表面点的统一球坐标。预测的统一夹爪坐标在夹爪和物体点之间建立精确对应关系,用于优化抓取位姿和关节值。抓取迁移通过任意两个(可能是未见过的)夹爪之间的点到点对应关系来促进,并通过类似的优化求解。大量的仿真和真实世界实验展示了统一抓取表示在生成稳定且多样化抓取的抓取合成中的有效性。同样,我们展示了跨不同物体从人类演示中进行的真实世界抓取迁移。

关键词

引用

@article{arxiv.2409.14519,
  title  = {RobotFingerPrint: Unified Gripper Coordinate Space for Multi-Gripper Grasp Synthesis and Transfer},
  author = {Ninad Khargonkar and Luis Felipe Casas and Balakrishnan Prabhakaran and Yu Xiang},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2409.14519},
  year   = {2025}
}

备注

8 pages, 11 figures, 3 tables. Project page available at https://irvlutd.github.io/RobotFingerPrint