MultiGripperGrasp: A Dataset for Robotic Grasping from Parallel Jaw Grippers to Dexterous Hands

要約

ロボットによる把握のための MultiGripperGrasp という大規模なデータセットを紹介します。
私たちのデータセットには、345 個のオブジェクトに対する 11 個のグリッパーからの 3,040 万個の把握が含まれています。
これらのグリッパーは、2 本指のグリッパーから 5 本指のグリッパーまであり、人間の手も含まれます。
データセット内のすべての把握はロボット シミュレーター Isaac Sim で検証され、成功した把握と失敗した把握として分類されます。
さらに、各つかみのオブジェクトの落下時間が、つかみ品質の測定値として記録されます。
さらに、データセット内のグリッパーは手のひらの向きと位置に従って位置合わせされているため、あるグリッパーから別のグリッパーに掴みを移すことができます。
把握転送により、データセット内の各グリッパーの成功した把握の数が大幅に増加します。
私たちのデータセットは、一般化された把握計画と、さまざまなグリッパー間での把握の移動を研究するのに役立ちます。
プロジェクトのデータ、コード、ビデオは https://irvlutd.github.io/MultiGripperGrasp で入手できます。

要約(オリジナル)

We introduce a large-scale dataset named MultiGripperGrasp for robotic grasping. Our dataset contains 30.4M grasps from 11 grippers for 345 objects. These grippers range from two-finger grippers to five-finger grippers, including a human hand. All grasps in the dataset are verified in the robot simulator Isaac Sim to classify them as successful and unsuccessful grasps. Additionally, the object fall-off time for each grasp is recorded as a grasp quality measurement. Furthermore, the grippers in our dataset are aligned according to the orientation and position of their palms, allowing us to transfer grasps from one gripper to another. The grasp transfer significantly increases the number of successful grasps for each gripper in the dataset. Our dataset is useful to study generalized grasp planning and grasp transfer across different grippers. Data, code and videos for the project are available at https://irvlutd.github.io/MultiGripperGrasp

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