Towards a Multi-Embodied Grasping Agent

📄 arXiv: 2510.27420v1 📥 PDF

作者: Roman Freiberg, Alexander Qualmann, Ngo Anh Vien, Gerhard Neumann

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-31

备注: 9 pages, 3 figures

💡 一句话要点

提出一种数据高效的、基于流的、等变抓取合成架构，用于多具身抓取任务。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 多具身抓取 等变神经网络 基于流的模型 机器人抓取 JAX 几何推理 数据高效学习

📋 核心要点

  1. 现有抓取方法难以处理不同夹爪设计，且依赖大规模数据，限制了其通用性和实用性。
  2. 论文提出一种基于流的等变抓取架构，仅依赖几何信息，高效学习不同夹爪的抓取策略。
  3. 该方法在包含多种夹爪和场景的数据集上进行了验证，实现了更平滑的学习和更快的推理。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种面向多具身抓取的通用方法，旨在开发能够适应不同夹爪设计的通用抓取策略。现有方法通常隐式地学习机器人的运动学结构，并且面临大规模数据难以获取的挑战。本文提出了一种数据高效的、基于流的、等变抓取合成架构，该架构能够处理具有不同自由度的各种夹爪类型，并成功地利用潜在的运动学模型，仅从夹爪和场景几何信息中推导出所有必要的信息。与以往的等变抓取方法不同，本文将所有模块从头开始移植到JAX，并提供了一个具有场景、夹爪和抓取批处理能力的模型，从而实现更平滑的学习、更高的性能和更快的推理速度。本文使用的数据集包含从类人手到平行偏航夹爪的各种夹爪，包括25,000个场景和2000万个抓取。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在多具身抓取任务中，难以泛化到不同的夹爪设计。它们通常隐式学习机器人的运动学结构，需要大量标注数据，而获取这些数据成本高昂。因此，如何在数据有限的情况下，使机器人能够理解并适应不同夹爪的特性，实现通用的抓取能力，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是利用等变神经网络来显式地建模抓取任务中的几何关系，并结合基于流的模型来生成抓取姿态。通过这种方式，模型可以更好地理解夹爪和场景的几何结构，从而在数据有限的情况下也能学习到有效的抓取策略。此外，使用JAX框架可以实现高效的批处理，加速训练和推理过程。

技术框架：该架构主要包含以下几个模块：1) 几何特征提取模块：用于提取夹爪和场景的几何特征。2) 等变神经网络模块：用于建模抓取姿态与夹爪和场景几何特征之间的关系，保证抓取的等变性。3) 基于流的生成模型：用于生成抓取姿态，并评估抓取的质量。整个流程是，首先提取夹爪和场景的几何特征，然后通过等变神经网络预测抓取姿态，最后使用基于流的模型评估抓取的质量，并进行优化。

关键创新：该方法最重要的创新点在于：1) 提出了一种数据高效的、基于流的、等变抓取合成架构，能够处理不同夹爪类型。2) 将所有模块从头开始移植到JAX，并提供了一个具有场景、夹爪和抓取批处理能力的模型，从而实现更平滑的学习、更高的性能和更快的推理速度。3) 仅从夹爪和场景几何信息中推导出所有必要的信息，无需额外的运动学信息。

关键设计：在等变神经网络的设计中，使用了球谐函数来表示几何特征，并使用等变卷积来保证网络的等变性。在基于流的生成模型中，使用了RealNVP结构，并使用条件变量来控制生成抓取姿态的分布。损失函数包括抓取质量损失、等变性损失和流模型的似然损失。批处理的设计允许同时处理多个场景、夹爪和抓取，从而加速训练和推理过程。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多具身抓取任务中取得了显著的性能提升。与现有方法相比，该方法在数据效率、抓取成功率和推理速度方面均有优势。具体来说，该方法能够在较少的数据下学习到有效的抓取策略，并且能够处理不同类型的夹爪。此外，JAX的批处理能力显著提高了训练和推理速度。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人抓取场景，例如工业自动化、家庭服务机器人和医疗机器人等。通过使机器人能够适应不同的夹爪设计，可以提高机器人的通用性和灵活性，使其能够完成更复杂的抓取任务。此外，该方法还可以用于设计新的夹爪，并评估其抓取性能，从而促进机器人抓取技术的发展。

📄 摘要（原文）

Multi-embodiment grasping focuses on developing approaches that exhibit generalist behavior across diverse gripper designs. Existing methods often learn the kinematic structure of the robot implicitly and face challenges due to the difficulty of sourcing the required large-scale data. In this work, we present a data-efficient, flow-based, equivariant grasp synthesis architecture that can handle different gripper types with variable degrees of freedom and successfully exploit the underlying kinematic model, deducing all necessary information solely from the gripper and scene geometry. Unlike previous equivariant grasping methods, we translated all modules from the ground up to JAX and provide a model with batching capabilities over scenes, grippers, and grasps, resulting in smoother learning, improved performance and faster inference time. Our dataset encompasses grippers ranging from humanoid hands to parallel yaw grippers and includes 25,000 scenes and 20 million grasps.