SoGraB：软抓取基准测试与评估的可视化方法

近年来，随着软体机器人抓手在稳健抓取软质和易碎物体方面发挥越来越重要的作用，人们对其关注度不断提升。然而，尚未开发出可供广泛使用的标准化评估协议来评估不同软体机器人抓手设计的性能。本文引入了一种新型协议，即软体抓取基准测试与评估方法（Soft Grasping Benchmarking and Evaluation, SoGraB），用于评估抓取质量，通过利用密度感知切割距离（Density-Aware Chamfer Distance, DCD）计算软体物体抓取前后点云之间的变形程度。我们在大量实验中验证了该协议，实验涉及对三种 Fin-Ray 抓手设计进行排名，并使用了部分 EGAD 数据集中的物体。该协议能够根据物体变形信息对抓手进行合适的排名，验证了该方法在选择处理复杂抓取任务中软体抓手并对未来设计进行基准测试的能力。