PartDexTOG: Generating Dexterous Task-Oriented Grasping via Language-driven Part Analysis

📄 arXiv: 2505.12294v2 📥 PDF

作者: Weishang Wu, Yifei Shi, Zhizhong Chen, Zhipong Cai

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-18 (更新: 2026-01-09)

💡 一句话要点

PartDexTOG：提出一种基于语言驱动部件分析的灵巧手任务导向抓取方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 任务导向抓取 灵巧手 部件分析 大型语言模型 扩散模型

📋 核心要点

  1. 现有任务导向抓取方法难以有效利用灵巧手，限制了机器人操作的精度和通用性。
  2. PartDexTOG利用大型语言模型进行部件分析，指导灵巧手抓取生成，提升抓取的任务相关性和准确性。
  3. 实验表明，PartDexTOG在多个指标上显著优于现有方法，并在新类别和任务上展现出良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为PartDexTOG的方法，通过语言驱动的部件分析生成灵巧的任务导向抓取。该方法以3D物体和语言描述的操作任务为输入，首先利用大型语言模型（LLMs）生成关于操作任务的类别级别和部件级别的抓取描述。然后，开发了一个类别-部件条件扩散模型，分别基于生成的描述为每个部件生成灵巧抓取。为了从生成的抓取中选择最合理的抓取和对应部件的组合，提出了一种抓取和部件之间几何一致性的度量方法。实验表明，该方法极大地受益于LLMs对物体部件的开放世界知识推理，从而自然地促进了对具有不同几何形状的物体以及不同操作任务的抓取生成学习。该方法在OakInk-shape数据集上优于所有先前的方法，在穿透体积、抓取位移和P-FID指标上分别提高了3.58%、2.87%和41.43%。值得注意的是，该方法在处理新类别和任务时表现出良好的泛化性。

🔬 方法详解

问题定义：现有任务导向抓取方法在利用灵巧手方面存在不足，无法充分利用灵巧手提供的精度和通用性。这限制了机器人在复杂操作任务中的表现，尤其是在需要精细操作的场景下。现有方法通常难以有效分析物体的部件信息，从而无法生成针对特定任务优化的抓取姿态。

核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）的知识推理能力，对物体的部件进行分析，并根据任务需求生成抓取描述。然后，基于这些描述，使用条件扩散模型生成针对每个部件的灵巧抓取。通过结合语言理解和抓取生成，实现更精确、更具任务导向性的抓取。

技术框架：PartDexTOG方法主要包含以下几个阶段：1) 语言驱动的部件分析：使用LLMs，以3D物体和语言描述的操作任务为输入，生成类别级别和部件级别的抓取描述。2) 类别-部件条件扩散模型：基于生成的描述，为每个部件生成灵巧抓取。3) 抓取选择：提出一种抓取和部件之间几何一致性的度量方法，用于选择最合理的抓取和对应部件的组合。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用LLMs进行部件分析，并将分析结果用于指导抓取生成。这种方法能够有效地利用LLMs的开放世界知识，从而提高抓取的任务相关性和准确性。与现有方法相比，PartDexTOG能够更好地处理具有不同几何形状的物体以及不同的操作任务。

关键设计：在类别-部件条件扩散模型中，使用了类别和部件的描述作为条件输入，以指导抓取的生成过程。几何一致性度量方法用于评估抓取和部件之间的匹配程度，并选择最合适的抓取。具体的网络结构和损失函数细节在论文中进行了详细描述（未知）。

📊 实验亮点

PartDexTOG在OakInk-shape数据集上取得了显著的性能提升，超越了所有先前的方法。具体而言，在穿透体积指标上提高了3.58%，在抓取位移指标上提高了2.87%，在P-FID指标上提高了41.43%。这些结果表明，该方法在抓取质量和泛化能力方面具有显著优势。

🎯 应用场景

PartDexTOG方法在机器人自动化、智能制造、医疗机器人等领域具有广泛的应用前景。例如，在智能制造中，机器人可以利用该方法精确抓取不同部件，完成装配任务。在医疗机器人领域，可以辅助医生进行精细手术操作。该研究有望推动机器人操作的智能化和自动化水平。

📄 摘要（原文）

Task-oriented grasping is a crucial yet challenging task in robotic manipulation. Despite the recent progress, few existing methods address task-oriented grasping with dexterous hands. Dexterous hands provide better precision and versatility, enabling robots to perform task-oriented grasping more effectively. In this paper, we argue that part analysis can enhance dexterous grasping by providing detailed information about the object's functionality. We propose PartDexTOG, a method that generates dexterous task-oriented grasps via language-driven part analysis. Taking a 3D object and a manipulation task represented by language as input, the method first generates the category-level and part-level grasp descriptions w.r.t the manipulation task by LLMs. Then, a category-part conditional diffusion model is developed to generate a dexterous grasp for each part, respectively, based on the generated descriptions. To select the most plausible combination of grasp and corresponding part from the generated ones, we propose a measure of geometric consistency between grasp and part. We show that our method greatly benefits from the open-world knowledge reasoning on object parts by LLMs, which naturally facilitates the learning of grasp generation on objects with different geometry and for different manipulation tasks. Our method ranks top on the OakInk-shape dataset over all previous methods, improving the Penetration Volume, the Grasp Displace, and the P-FID over the state-of-the-art by $3.58\%$, $2.87\%$, and $41.43\%$, respectively. Notably, it demonstrates good generality in handling novel categories and tasks.