论文页面 - CoToGrasp：基于典范工作空间学习的接触拓扑条件灵巧抓取合成

来源：https://huggingface.co/papers/2608.19776

摘要

CoToGrasp 是一种生成框架，它利用与物体无关、以夹持器为中心的工作空间，在特定接触拓扑条件下合成多样且稳定的抓取，实现零样本泛化。

当前的灵巧抓取规划器主要针对物理稳定性进行优化，重点关注物体能否被抓取，而非如何抓取才能支持下游功能任务。然而，基于特定人类抓取分类体系来条件化抓取合成，通常需要成本高昂、带有物体标注的数据集。为解决这些局限性，我们提出了 CoToGrasp，一种新颖的生成框架，它在特定接触拓扑条件下严格合成多样且稳定的抓取。为绕过数据收集瓶颈，CoToGrasp 完全采用与物体无关的方式进行训练。我们引入了一种基于特征的典范工作空间，它将局部物体特征投影到统一的以夹持器为中心的域中，从而有效地将语义功能意图与任意物体几何形状解耦。通过在此工作空间中学习夹持器的内在接触流形，我们的模型在推理时实现了对未见物体的零样本泛化。在大规模 DexGraspNet 数据集上的广泛评估表明，CoToGrasp 达到了最先进的性能，超越了现有的分类体系引导规划器。最后，我们在物理机器人平台上验证了我们合成的接触拓扑在物理上的可行性和运动学上的可行性。代码可在我们的项目网站 https://cea-list.github.io/cotograspweb/ 获取。

查看 arXiv 页面 (https://arxiv.org/abs/2608.19776)查看 PDF (https://arxiv.org/pdf/2608.19776)项目页面 (https://cea-list.github.io/cotograspweb/)GitHub3 (https://github.com/CEA-LIST/CoToGrasp)添加到收藏集 (https://huggingface.co/login?next=%2Fpapers%2F2608.19776)

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