Lightning Grasp: High Performance Procedural Grasp Synthesis with Contact Fields

📄 arXiv: 2511.07418v1 📥 PDF

作者: Zhao-Heng Yin, Pieter Abbeel

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.DC, cs.GR

发布日期: 2025-11-10

备注: Code: https://github.com/zhaohengyin/lightning-grasp

💡 一句话要点

提出Lightning Grasp，通过接触场实现高性能程序化抓取合成，加速机械臂操作。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人抓取 灵巧手 程序化生成 接触场 实时抓取 无监督学习 机器人操作

📋 核心要点

  1. 灵巧手的实时抓取合成面临挑战，现有方法存在能量函数调整困难和初始化敏感等问题。
  2. Lightning Grasp通过接触场解耦几何计算和搜索，简化问题复杂度，实现快速程序化搜索。
  3. 该方法在不规则物体抓取生成上表现出色，并开源系统以促进机器人操作领域的进一步发展。

📝 摘要（中文）

尽管经过多年的研究，灵巧手的实时多样化抓取合成仍然是机器人和计算机图形学中一个尚未解决的核心挑战。我们提出了Lightning Grasp，一种新型的高性能程序化抓取合成算法，与最先进的方法相比，它实现了数量级的加速，同时能够为不规则的、类似工具的物体进行无监督的抓取生成。该方法避免了先前方法的许多限制，例如需要仔细调整的能量函数和敏感的初始化。这一突破的关键在于一个核心洞察：通过一个简单、高效的数据结构——接触场，将复杂的几何计算与搜索过程解耦。这种抽象降低了问题的复杂性，从而以前所未有的速度实现程序化搜索。我们开源了我们的系统，以推动机器人操作领域的进一步创新。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决灵巧手实时抓取合成的问题，尤其是在处理不规则、类似工具的物体时。现有方法通常依赖于精心调整的能量函数和敏感的初始化，计算成本高昂，难以满足实时性要求。此外，对于形状复杂的物体，抓取生成的效果往往不佳。

核心思路：论文的核心思路是通过引入“接触场”（Contact Field）这一抽象概念，将复杂的几何计算从抓取搜索过程中解耦。接触场能够高效地表示物体表面的可抓取性信息，从而简化抓取评估过程，加速搜索。这种解耦使得算法能够以更快的速度探索不同的抓取姿态，并避免了对能量函数进行精细调整的需求。

技术框架：Lightning Grasp的整体框架主要包含两个阶段：首先，对目标物体构建接触场，该接触场编码了物体表面潜在的抓取接触点和方向。然后，利用程序化搜索算法，在接触场中快速搜索合适的抓取姿态。搜索过程基于接触场提供的梯度信息，迭代优化抓取质量。整个流程无需复杂的能量函数优化，大大提高了抓取合成的速度。

关键创新：该论文最重要的技术创新在于接触场的引入。接触场是一种高效的数据结构，它将物体表面的几何信息转化为可用于快速抓取评估的抽象表示。与传统的直接在三维几何上进行计算的方法相比，接触场能够显著降低计算复杂度，从而实现数量级的加速。

关键设计：接触场的构建方式是关键。具体来说，论文可能使用了某种形式的体素化或点云处理技术来离散化物体表面，并为每个体素或点计算一个向量场，表示在该位置进行抓取的最佳方向。搜索算法可能采用了基于梯度的优化方法，利用接触场提供的梯度信息来迭代调整抓取姿态，以最大化抓取质量。具体的损失函数设计可能包括考虑抓取的稳定性、力闭合性等因素。

📊 实验亮点

Lightning Grasp在抓取合成速度上实现了数量级的提升，显著优于现有方法。该方法能够为不规则物体生成高质量的抓取姿态，无需人工调整参数。开源系统为机器人操作领域的进一步研究提供了便利。

🎯 应用场景

Lightning Grasp可应用于机器人自动化生产线、家庭服务机器人、医疗机器人等领域。它能够使机器人更快速、更可靠地抓取各种形状的物体，从而提高生产效率和服务质量。该技术还有潜力应用于虚拟现实和游戏等领域，实现更逼真的物体交互。

📄 摘要（原文）

Despite years of research, real-time diverse grasp synthesis for dexterous hands remains an unsolved core challenge in robotics and computer graphics. We present Lightning Grasp, a novel high-performance procedural grasp synthesis algorithm that achieves orders-of-magnitude speedups over state-of-the-art approaches, while enabling unsupervised grasp generation for irregular, tool-like objects. The method avoids many limitations of prior approaches, such as the need for carefully tuned energy functions and sensitive initialization. This breakthrough is driven by a key insight: decoupling complex geometric computation from the search process via a simple, efficient data structure - the Contact Field. This abstraction collapses the problem complexity, enabling a procedural search at unprecedented speeds. We open-source our system to propel further innovation in robotic manipulation.