DexTOG: Learning Task-Oriented Dexterous Grasp with Language
作者: Jieyi Zhang, Wenqiang Xu, Zhenjun Yu, Pengfei Xie, Tutian Tang, Cewu Lu
分类: cs.RO
发布日期: 2025-04-06
期刊: IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 10, no. 2, pp. 995-1002, Feb. 2025
💡 一句话要点
DexTOG：提出基于语言引导的灵巧手任务导向抓取学习框架
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 灵巧手抓取 任务导向抓取 扩散模型 语言引导 机器人操作
📋 核心要点
- 现有方法在灵巧手任务导向抓取中面临挑战，难以处理高自由度配置空间和多种有效抓取姿势。
- DexTOG利用扩散模型DexDiffu生成抓取姿势，并构建数据引擎支持模型训练，实现语言引导的灵巧抓取。
- 研究者构建了DexTOG-80K数据集，包含80个对象上的多任务抓取数据，并在仿真环境中验证了方法的有效性。
📝 摘要（中文）
本研究提出了一种新颖的基于语言引导的扩散学习框架DexTOG，旨在推进灵巧手任务导向抓取（TOG）领域的发展。与主要关注双指夹持器的现有方法不同，本研究解决了灵巧操作的复杂性，其中系统必须在特定任务约束下识别非唯一的最佳抓取姿势，适应多个有效的抓取，并在抓取规划中搜索高自由度的配置空间。所提出的DexTOG包括一个基于扩散的抓取姿势生成模型DexDiffu和一个支持DexDiffu的数据引擎。通过利用DexTOG，我们还提出了一个新的数据集DexTOG-80K，该数据集使用影子机器人手在来自5个类别的80个对象上执行各种任务，展示了机器人手的灵巧性和多任务处理能力。这项研究不仅在灵巧TOG方面取得了重大飞跃，而且还提供了全面的数据集和仿真验证，为机器人操作研究树立了新的基准。
🔬 方法详解
问题定义：现有任务导向抓取方法主要集中于双指夹持器，难以应对灵巧手操作中高自由度、多解的抓取姿势规划问题。此外，现有方法缺乏对任务约束的有效利用，难以实现特定任务下的优化抓取。
核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型学习抓取姿势的分布，并通过语言指令引导抓取姿势的生成，从而实现任务导向的灵巧抓取。这种方法能够有效处理高自由度配置空间，并生成满足任务约束的多种有效抓取姿势。
技术框架：DexTOG框架主要包含两个模块：基于扩散的抓取姿势生成模型DexDiffu和数据引擎。数据引擎负责生成和管理训练数据，DexDiffu则利用这些数据学习抓取姿势的生成。在推理阶段，DexDiffu根据输入的语言指令生成抓取姿势。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将扩散模型应用于灵巧手抓取姿势的生成，并结合语言指令实现任务导向的抓取。与传统的基于优化的方法相比，该方法能够更有效地探索高自由度配置空间，并生成多样化的抓取姿势。
关键设计：DexDiffu模型采用标准的扩散模型结构，通过逐步添加噪声的方式将抓取姿势转化为噪声，然后学习从噪声中恢复抓取姿势。损失函数包括抓取质量损失和任务相关损失，用于优化抓取姿势的质量和满足任务约束的能力。数据引擎通过仿真生成大量的抓取数据，并对数据进行筛选和增强，以提高模型的泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
研究者构建了包含80个对象和多种任务的DexTOG-80K数据集，并使用影子机器人手进行了仿真实验。实验结果表明，DexTOG能够生成高质量的抓取姿势，并在多个任务上取得了显著的性能提升。相较于基线方法，DexTOG在抓取成功率和任务完成率方面均有明显优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要灵巧操作的机器人应用场景，例如：工业自动化中的精密装配、医疗机器人中的微创手术、家庭服务机器人中的物品整理等。通过结合语言指令，机器人可以根据用户的意图执行复杂的抓取任务，提高工作效率和智能化水平。未来，该技术有望进一步推广到更广泛的机器人应用领域。
📄 摘要（原文）
This study introduces a novel language-guided diffusion-based learning framework, DexTOG, aimed at advancing the field of task-oriented grasping (TOG) with dexterous hands. Unlike existing methods that mainly focus on 2-finger grippers, this research addresses the complexities of dexterous manipulation, where the system must identify non-unique optimal grasp poses under specific task constraints, cater to multiple valid grasps, and search in a high degree-of-freedom configuration space in grasp planning. The proposed DexTOG includes a diffusion-based grasp pose generation model, DexDiffu, and a data engine to support the DexDiffu. By leveraging DexTOG, we also proposed a new dataset, DexTOG-80K, which was developed using a shadow robot hand to perform various tasks on 80 objects from 5 categories, showcasing the dexterity and multi-tasking capabilities of the robotic hand. This research not only presents a significant leap in dexterous TOG but also provides a comprehensive dataset and simulation validation, setting a new benchmark in robotic manipulation research.