Bimanual Grasp Synthesis for Dexterous Robot Hands

📄 arXiv: 2411.15903v1 📥 PDF

作者: Yanming Shao, Chenxi Xiao

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2024-11-24

备注: Published in RA-L 24', 8 pages, 9 figures, 3 tables

期刊: IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 9, no. 12, pp. 11377-11384, Dec. 2024

DOI: 10.1109/LRA.2024.3490393

💡 一句话要点

提出BimanGrasp算法和数据集，解决灵巧手双臂抓取合成问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 双臂抓取 灵巧手 抓取合成 物理仿真 扩散模型 机器人操作 数据驱动

📋 核心要点

  1. 现有方法在灵巧手双臂抓取合成方面研究不足，难以有效处理大型和重型物体。
  2. BimanGrasp算法通过优化能量函数生成抓取姿态，并使用物理仿真进行验证，确保抓取的稳定性和可行性。
  3. BimanGrasp-DDPM扩散模型在BimanGrasp数据集上训练，显著提高了抓取合成的成功率和计算速度。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为BimanGrasp的算法，用于合成3D物体上的双臂抓取姿态，以提升机器人操作能力。该算法通过优化能量函数生成抓取姿态，能量函数考虑了抓取的稳定性和可行性。生成的抓取姿态通过Isaac Gym物理仿真引擎进行验证。验证后的抓取姿态构成了BimanGrasp-Dataset，据我们所知，这是首个大规模合成的双臂灵巧手抓取姿态数据集。该数据集包含超过900个物体的15万多个验证后的抓取姿态，促进了通过数据驱动方法合成双臂抓取。最后，我们提出了BimanGrasp-DDPM，这是一个在BimanGrasp-Dataset上训练的扩散模型。与BimanGrasp算法相比，该模型实现了69.87%的抓取合成成功率，并在计算速度上显著提升。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决灵巧手双臂抓取合成的问题。现有方法在处理大型和重型物体时，由于缺乏有效的双臂抓取姿态生成方法，导致机器人操作能力受限。现有的单臂抓取方法难以直接扩展到双臂场景，因为双臂抓取需要考虑两个机械臂之间的协调和平衡，以及物体整体的稳定性。

核心思路：论文的核心思路是通过优化一个能量函数来生成抓取姿态，该能量函数综合考虑了抓取的稳定性、可行性以及机械臂的运动学约束。通过物理仿真验证抓取姿态的有效性，并构建大规模数据集，最后利用数据驱动的方法，即扩散模型，加速抓取姿态的生成。

技术框架：整体框架包括三个主要部分：1) BimanGrasp算法：通过优化能量函数生成候选抓取姿态；2) Isaac Gym物理仿真验证：对候选抓取姿态进行物理仿真，筛选出稳定可行的抓取姿态，并构建BimanGrasp-Dataset；3) BimanGrasp-DDPM：基于BimanGrasp-Dataset训练扩散模型，用于快速生成抓取姿态。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了BimanGrasp算法，能够有效地生成灵巧手的双臂抓取姿态；2) 构建了首个大规模的灵巧手双臂抓取姿态数据集BimanGrasp-Dataset；3) 提出了BimanGrasp-DDPM，利用扩散模型加速抓取姿态的生成，并提高了抓取成功率。与现有方法相比，该方法能够更有效地生成稳定、可行的双臂抓取姿态，并显著提升计算效率。

关键设计：能量函数的设计是关键，它综合考虑了抓取的稳定性、可行性以及机械臂的运动学约束。能量函数的具体形式未知，但可以推测其包含了例如力闭合度量、接触点分布均匀性、关节力矩限制等因素。BimanGrasp-DDPM扩散模型的具体网络结构未知，但可以推测其输入为物体模型，输出为双臂抓取姿态的分布。数据集的规模和质量对扩散模型的性能至关重要。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

BimanGrasp-DDPM模型在抓取合成方面取得了显著的成果，成功率达到69.87%。与BimanGrasp算法相比，BimanGrasp-DDPM在计算速度上有了显著提升，表明了数据驱动方法在双臂抓取合成方面的潜力。BimanGrasp-Dataset的构建为后续研究提供了宝贵的数据资源。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于工业自动化、家庭服务机器人等领域，提升机器人操作复杂物体的能力。例如，在工业生产线上，机器人可以利用双臂协同操作来搬运大型或重型零部件。在家庭环境中，机器人可以利用双臂抓取来整理物品或辅助老年人进行日常活动。该研究为机器人双臂操作提供了新的解决方案，具有重要的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

Humans naturally perform bimanual skills to handle large and heavy objects. To enhance robots' object manipulation capabilities, generating effective bimanual grasp poses is essential. Nevertheless, bimanual grasp synthesis for dexterous hand manipulators remains underexplored. To bridge this gap, we propose the BimanGrasp algorithm for synthesizing bimanual grasps on 3D objects. The BimanGrasp algorithm generates grasp poses by optimizing an energy function that considers grasp stability and feasibility. Furthermore, the synthesized grasps are verified using the Isaac Gym physics simulation engine. These verified grasp poses form the BimanGrasp-Dataset, the first large-scale synthesized bimanual dexterous hand grasp pose dataset to our knowledge. The dataset comprises over 150k verified grasps on 900 objects, facilitating the synthesis of bimanual grasps through a data-driven approach. Last, we propose BimanGrasp-DDPM, a diffusion model trained on the BimanGrasp-Dataset. This model achieved a grasp synthesis success rate of 69.87\% and significant acceleration in computational speed compared to BimanGrasp algorithm.