Contact Map Transfer with Conditional Diffusion Model for Generalizable Dexterous Grasp Generation
作者: Yiyao Ma, Kai Chen, Kexin Zheng, Qi Dou
分类: cs.RO
发布日期: 2025-11-03
💡 一句话要点
提出基于条件扩散模型的接触图传递方法，实现通用灵巧抓取生成。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 灵巧抓取 抓取生成 条件扩散模型 接触图 机器人
📋 核心要点
- 现有灵巧抓取生成方法在泛化性上存在不足，难以适应未见过的物体和任务。
- 论文提出基于条件扩散模型的接触图传递框架，利用形状模板将抓取知识迁移到新物体。
- 实验结果表明，该方法在抓取质量、生成效率和泛化性能方面均表现出优越性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于传递的灵巧抓取生成框架，利用条件扩散模型将高质量的抓取从形状模板传递到同一类别中的新对象。该方法将抓取传递问题重新定义为对象接触图的生成，并将对象形状相似性和任务规范融入扩散过程。为了处理复杂的形状变化，引入了双重映射机制，捕捉形状模板和新对象之间复杂的几何关系。除了接触图，还导出了两个额外的以对象为中心的图，即部件图和方向图，以编码更精细的接触细节，从而实现更稳定的抓取。然后，开发了一个级联条件扩散模型框架，以联合传递这三个图，确保它们内部的一致性。最后，引入了一种鲁棒的抓取恢复机制，识别可靠的接触点并有效地优化抓取配置。大量实验表明了该方法的优越性，有效地平衡了抓取质量、生成效率和各种任务的泛化性能。
🔬 方法详解
问题定义：灵巧抓取生成是机器人领域的一个基本挑战，需要保证抓取的稳定性和对不同物体和任务的适应性。现有的解析方法虽然能保证抓取的稳定性，但效率低下且缺乏任务适应性。生成式方法提高了效率和任务集成度，但由于数据限制，对未见过的物体和任务的泛化能力较差。
核心思路：论文的核心思路是将抓取生成问题转化为接触图的生成问题，并利用条件扩散模型将高质量的抓取从形状模板传递到新的物体上。通过将对象形状相似性和任务规范融入扩散过程，可以有效地利用已有的抓取知识，提高抓取生成的效率和泛化能力。
技术框架：该方法采用一个级联条件扩散模型框架，包含以下主要模块：1) 接触图生成：利用条件扩散模型生成目标物体的接触图，该接触图描述了手指与物体表面的接触位置。2) 部件图和方向图生成：生成部件图和方向图，以编码更精细的接触细节，从而实现更稳定的抓取。3) 抓取恢复：基于生成的接触图，识别可靠的接触点，并优化抓取配置，最终得到稳定的抓取姿态。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于：1) 将抓取生成问题转化为接触图的生成问题，简化了抓取生成的复杂性。2) 提出了双重映射机制，能够处理复杂的形状变化，捕捉形状模板和新物体之间复杂的几何关系。3) 采用级联条件扩散模型框架，联合传递接触图、部件图和方向图，确保它们内部的一致性。
关键设计：1) 双重映射机制：用于捕捉形状模板和新物体之间的几何关系，具体实现方式未知。2) 级联条件扩散模型：用于联合传递接触图、部件图和方向图，具体的网络结构和损失函数未知。3) 抓取恢复机制：用于识别可靠的接触点并优化抓取配置，具体的优化算法未知。
📊 实验亮点
论文通过大量实验验证了所提出方法的优越性。具体性能数据、对比基线和提升幅度未知，但实验结果表明，该方法在抓取质量、生成效率和泛化性能方面均表现出优越性，能够有效地平衡这三个方面的性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人灵巧操作任务，例如工业自动化、家庭服务机器人、医疗机器人等。通过提高机器人抓取的稳定性和泛化能力，可以使机器人更好地适应复杂多变的工作环境，完成更加精细和复杂的任务。该研究对于推动机器人技术的发展具有重要意义。
📄 摘要（原文）
Dexterous grasp generation is a fundamental challenge in robotics, requiring both grasp stability and adaptability across diverse objects and tasks. Analytical methods ensure stable grasps but are inefficient and lack task adaptability, while generative approaches improve efficiency and task integration but generalize poorly to unseen objects and tasks due to data limitations. In this paper, we propose a transfer-based framework for dexterous grasp generation, leveraging a conditional diffusion model to transfer high-quality grasps from shape templates to novel objects within the same category. Specifically, we reformulate the grasp transfer problem as the generation of an object contact map, incorporating object shape similarity and task specifications into the diffusion process. To handle complex shape variations, we introduce a dual mapping mechanism, capturing intricate geometric relationship between shape templates and novel objects. Beyond the contact map, we derive two additional object-centric maps, the part map and direction map, to encode finer contact details for more stable grasps. We then develop a cascaded conditional diffusion model framework to jointly transfer these three maps, ensuring their intra-consistency. Finally, we introduce a robust grasp recovery mechanism, identifying reliable contact points and optimizing grasp configurations efficiently. Extensive experiments demonstrate the superiority of our proposed method. Our approach effectively balances grasp quality, generation efficiency, and generalization performance across various tasks. Project homepage: https://cmtdiffusion.github.io/