Grasp Multiple Objects with One Hand

📄 arXiv: 2310.15599v2 📥 PDF

作者: Yuyang Li, Bo Liu, Yiran Geng, Puhao Li, Yaodong Yang, Yixin Zhu, Tengyu Liu, Siyuan Huang

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2023-10-24 (更新: 2024-03-14)

DOI: 10.1109/LRA.2024.3374190

💡 一句话要点

提出MultiGrasp以解决多物体抓取问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 多物体抓取 机器人手 运动学 动态适应性 抓取策略 实验结果 服务机器人 人机协作

📋 核心要点

  1. 现有的机器人多物体抓取方法在运动学和动力学方面存在显著挑战，且对物体配置的适应性不足。
  2. 本文提出的MultiGrasp方法通过两阶段流程，生成预抓取提案并执行抓取，旨在提高多物体抓取的成功率。
  3. 实验结果显示，双物体抓取的成功率达到44.13%，并且该方法对新物体配置具有良好的适应性。

📝 摘要（中文）

人手复杂的运动学使得同时抓取和操作多个物体成为可能，这对于物体转移和手内操作等任务至关重要。尽管其重要性，机器人多物体抓取领域仍相对未被探索，面临运动学、动力学和物体配置等显著挑战。本文提出了MultiGrasp，一种新颖的两阶段方法，利用灵巧的多指机器人手在桌面上进行多物体抓取。该过程包括生成预抓取提案和执行抓取及提升物体。实验主要集中在双物体抓取上，成功率为44.13%，展示了对新物体配置的适应性和对不精确抓取的容忍性。此外，该框架还展示了抓取超过两个物体的潜力，尽管推理速度有所下降。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人在复杂环境中同时抓取多个物体的难题。现有方法在处理多物体抓取时，往往面临运动学和动力学的限制，导致成功率低和适应性差。

核心思路：MultiGrasp方法通过两阶段的流程设计，首先生成预抓取提案，然后执行抓取和提升操作。这种设计旨在提高抓取的成功率和对不同物体配置的适应性。

技术框架：整体架构分为两个主要阶段：第一阶段是生成预抓取提案，第二阶段是执行抓取并提升物体。每个阶段都经过精心设计，以确保系统的高效性和准确性。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了两阶段的抓取策略，使得机器人能够在复杂环境中更有效地处理多物体抓取任务。这与现有方法的单一抓取策略形成了鲜明对比。

关键设计：在参数设置上，本文对抓取提案的生成算法进行了优化，采用了特定的损失函数以提高抓取精度。同时，网络结构经过调整，以适应多物体的动态变化。实验中还考虑了不同物体配置的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MultiGrasp在双物体抓取任务中取得了44.13%的成功率，显示出对新物体配置的良好适应性和对不精确抓取的容忍性。这一成果在多物体抓取领域具有重要的参考价值。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、仓储物流和人机协作等场景。在这些领域，能够有效地抓取和操作多个物体将显著提高工作效率和灵活性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

The intricate kinematics of the human hand enable simultaneous grasping and manipulation of multiple objects, essential for tasks such as object transfer and in-hand manipulation. Despite its significance, the domain of robotic multi-object grasping is relatively unexplored and presents notable challenges in kinematics, dynamics, and object configurations. This paper introduces MultiGrasp, a novel two-stage approach for multi-object grasping using a dexterous multi-fingered robotic hand on a tabletop. The process consists of (i) generating pre-grasp proposals and (ii) executing the grasp and lifting the objects. Our experimental focus is primarily on dual-object grasping, achieving a success rate of 44.13%, highlighting adaptability to new object configurations and tolerance for imprecise grasps. Additionally, the framework demonstrates the potential for grasping more than two objects at the cost of inference speed.