DG16M: A Large-Scale Dataset for Dual-Arm Grasping with Force-Optimized Grasps
作者: Md Faizal Karim, Mohammed Saad Hashmi, Shreya Bollimuntha, Mahesh Reddy Tapeti, Gaurav Singh, Nagamanikandan Govindan, K Madhava Krishna
分类: cs.RO
发布日期: 2025-03-11 (更新: 2025-07-27)
💡 一句话要点
提出DG16M大规模双臂抓取数据集，优化力闭合约束并提升抓取性能。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 双臂抓取 机器人 数据集 力闭合 深度学习
📋 核心要点
- 现有双臂抓取研究缺乏大规模数据集，限制了相关算法的训练和评估。
- 构建大规模双臂抓取数据集，并采用改进的力闭合约束进行抓取评估。
- 训练的双臂抓取分类器性能超越现有技术15%，验证了数据集的有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一个大规模的双臂抓取数据集DG16M，包含1600万个在改进的力闭合约束下评估的双臂抓取姿态。由于缺乏针对双臂抓取的专用数据集，作者还构建了一个基准数据集，包含300个物体和约30,000个抓取姿态，并在物理仿真环境中进行评估，从而为双臂抓取合成方法提供更好的抓取质量评估。最后，通过训练一个双臂抓取分类网络，验证了数据集的有效性，该网络性能优于现有方法15%，实现了更高的抓取成功率和更好的物体泛化能力。
🔬 方法详解
问题定义：现有双臂抓取研究面临数据集匮乏的难题，阻碍了深度学习方法在该领域的应用。已有的单臂抓取数据集无法直接应用于双臂场景，且缺乏针对双臂抓取特点的评估标准。因此，需要构建一个大规模、高质量的双臂抓取数据集，并设计合理的评估指标，以促进双臂抓取算法的发展。
核心思路：论文的核心思路是生成一个大规模的双臂抓取数据集，并采用改进的力闭合约束来评估抓取质量。通过物理仿真环境进行评估，确保抓取姿态的稳定性和可靠性。同时，利用该数据集训练深度学习模型，验证数据集的有效性，并为未来的研究提供基准。
技术框架：该研究的技术框架主要包括三个部分：1) 数据集生成：利用物理引擎模拟双臂抓取过程，生成大量的抓取姿态；2) 抓取评估：采用改进的力闭合约束对抓取姿态进行评估，筛选出高质量的抓取姿态；3) 模型训练与评估：利用生成的数据集训练双臂抓取分类网络，并在基准数据集上进行评估，验证数据集的有效性。
关键创新：该论文的关键创新在于构建了一个大规模的双臂抓取数据集DG16M，并采用改进的力闭合约束进行抓取评估。与现有的单臂抓取数据集相比，DG16M更适合于双臂抓取任务的研究。此外，该论文还构建了一个基准数据集，为双臂抓取算法的评估提供了一个标准化的平台。
关键设计：在数据集生成方面，作者采用了多种物体模型和抓取策略，以增加数据集的多样性。在力闭合约束方面，作者对传统的力闭合约束进行了改进，使其更适用于双臂抓取场景。在模型训练方面，作者采用了深度卷积神经网络，并针对双臂抓取任务的特点进行了优化。具体的网络结构和损失函数等细节在论文中进行了详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，利用DG16M数据集训练的双臂抓取分类网络，其性能优于现有方法15%，在抓取成功率和物体泛化能力方面均有显著提升。这充分证明了DG16M数据集的有效性和价值，为双臂抓取算法的研究提供了强有力的支持。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于工业自动化、物流仓储、家庭服务等领域。例如，在工业自动化中，双臂机器人可以用于搬运大型或重型零件，提高生产效率。在物流仓储中，双臂机器人可以用于拣选和包装货物，降低人工成本。在家庭服务中，双臂机器人可以用于辅助老年人或残疾人完成日常任务，提高生活质量。该数据集的发布将促进双臂抓取算法的发展，为这些应用场景提供更可靠的技术支持。
📄 摘要（原文）
Dual-arm robotic grasping is crucial for handling large objects that require stable and coordinated manipulation. While single-arm grasping has been extensively studied, datasets tailored for dual-arm settings remain scarce. We introduce a large-scale dataset of 16 million dual-arm grasps, evaluated under improved force-closure constraints. Additionally, we develop a benchmark dataset containing 300 objects with approximately 30,000 grasps, evaluated in a physics simulation environment, providing a better grasp quality assessment for dual-arm grasp synthesis methods. Finally, we demonstrate the effectiveness of our dataset by training a Dual-Arm Grasp Classifier network that outperforms the state-of-the-art methods by 15\%, achieving higher grasp success rates and improved generalization across objects.