GRIP: A General Robotic Incremental Potential Contact Simulation Dataset for Unified Deformable-Rigid Coupled Grasping

📄 arXiv: 2503.05020v2 📥 PDF

作者: Siyu Ma, Wenxin Du, Chang Yu, Ying Jiang, Zeshun Zong, Tianyi Xie, Yunuo Chen, Yin Yang, Xuchen Han, Chenfanfu Jiang

分类: cs.RO, cs.GR

发布日期: 2025-03-06 (更新: 2025-07-03)

备注: We release GRIP to advance research in robotic manipulation, soft-gripper control, and physics-driven simulation at: https://bell0o.github.io/GRIP/

💡 一句话要点

GRIP：用于统一可变形-刚性耦合抓取的通用机器人增量势接触模拟数据集

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人抓取 可变形物体 数据集 增量势接触 物理模拟

📋 核心要点

  1. 现有抓取数据集缺乏对可变形物体的支持，阻碍了柔顺夹爪和软物体抓取模型的泛化能力。
  2. GRIP数据集利用优化的IPC模拟器，加速了数据生成，并保证了模拟的稳定性和真实性。
  3. GRIP数据集包含1200个物体和10万个抓取姿势，涵盖软硬夹爪，支持多种抓取相关任务。

📝 摘要（中文）

本文提出了GRIP，一个用于通用抓取的通用机器人增量势接触模拟数据集。由于缺乏可扩展、鲁棒的模拟流程，现有的大多数抓取数据集排除了可变形物体，限制了柔顺夹爪和软物体的通用模型的开发。GRIP利用优化的基于增量势接触（IPC）的模拟器进行多环境数据生成，实现了高达48倍的加速，同时确保了柔顺夹爪和可变形物体的高效、无交叉和无反转模拟。该全自动流程生成并评估了跨越1200个物体和10万个抓取姿势的多样化抓取交互，涵盖了软硬两种夹爪。GRIP数据集支持神经抓取生成和应力场预测等应用。

🔬 方法详解

问题定义：现有抓取数据集主要关注刚性物体的抓取，缺乏对可变形物体的支持。这限制了机器人处理真实世界中常见软物体的能力，也阻碍了柔顺夹爪的开发和应用。现有模拟方法在处理可变形物体时，往往面临计算量大、容易出现穿透和反转等问题，难以生成大规模高质量的抓取数据集。

核心思路：GRIP数据集的核心思路是利用优化的增量势接触（IPC）模拟器，高效且稳定地生成包含可变形物体的抓取数据。通过优化模拟算法，显著提升数据生成速度，并保证模拟的物理真实性，从而克服现有数据集的局限性。

技术框架：GRIP数据集的生成流程主要包括以下几个阶段：1) 物体建模：收集并处理1200个不同类型的物体模型，包括刚性和可变形物体。2) 抓取姿势生成：自动生成10万个不同的抓取姿势，涵盖软硬两种夹爪。3) 模拟评估：使用优化的IPC模拟器对每个抓取姿势进行模拟，评估抓取质量。4) 数据存储：将模拟结果，包括物体状态、夹爪姿势、接触力和应力等信息，存储到数据集中。

关键创新：GRIP数据集的关键创新在于使用了优化的IPC模拟器，该模拟器能够在保证模拟稳定性和物理真实性的前提下，显著提升数据生成速度。相比于传统的有限元方法，IPC模拟器在处理大规模可变形物体时具有更高的效率。此外，全自动的数据生成流程也保证了数据集的多样性和规模。

关键设计：GRIP数据集的关键设计包括：1) 使用增量势接触（IPC）算法来处理物体间的碰撞和接触，避免穿透和反转问题。2) 优化IPC算法的参数，以在保证模拟精度的同时，最大化模拟速度。3) 设计合理的抓取质量评估指标，用于筛选高质量的抓取姿势。4) 采用模块化的数据存储格式，方便用户访问和使用数据集。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

GRIP数据集利用优化的IPC模拟器，实现了高达48倍的模拟加速。该数据集包含1200个物体和10万个抓取姿势，涵盖软硬两种夹爪。实验结果表明，基于GRIP数据集训练的模型在抓取可变形物体时具有更好的泛化能力。

🎯 应用场景

GRIP数据集可广泛应用于机器人抓取相关的研究领域，例如：神经抓取生成、抓取姿势优化、应力场预测、柔顺夹爪控制等。该数据集能够促进机器人更好地理解和处理可变形物体，提高机器人在复杂环境中的操作能力，例如在家庭服务、医疗护理和工业自动化等领域。

📄 摘要（原文）

Grasping is fundamental to robotic manipulation, and recent advances in large-scale grasping datasets have provided essential training data and evaluation benchmarks, accelerating the development of learning-based methods for robust object grasping. However, most existing datasets exclude deformable bodies due to the lack of scalable, robust simulation pipelines, limiting the development of generalizable models for compliant grippers and soft manipulands. To address these challenges, we present GRIP, a General Robotic Incremental Potential contact simulation dataset for universal grasping. GRIP leverages an optimized Incremental Potential Contact (IPC)-based simulator for multi-environment data generation, achieving up to 48x speedup while ensuring efficient, intersection- and inversion-free simulations for compliant grippers and deformable objects. Our fully automated pipeline generates and evaluates diverse grasp interactions across 1,200 objects and 100,000 grasp poses, incorporating both soft and rigid grippers. The GRIP dataset enables applications such as neural grasp generation and stress field prediction.