DexGrasp-Diffusion: Diffusion-based Unified Functional Grasp Synthesis Method for Multi-Dexterous Robotic Hands

要約

人間の掴みの多用途性と適応性が、ロボットの器用な操作の進歩を促進します。
器用な把握の生成は大幅に進歩しましたが、現在の研究では、機能の完全性を確保しながらオブジェクト操作を最適化することに重点を置き、望ましいアフォーダンス命令に従った機能的な把握の合成を重視しています。
この論文は、エンドツーエンドのモジュール化された拡散ベースの手法である DexGrasp-Diffusion を提案することにより、多様な器用なロボットハンドに合わせた機能的な把握を合成するという課題に取り組みます。
DexGrasp-Diffusion は、多器用な手の把握推定のための新しい統合データ駆動型拡散モデルである MultiHandDiffuser と、オープン語彙設定を備えた物理ディスクリミネーターと機能ディスクリミネーターを使用して、オブジェクト アフォーダンスに基づいて物理的に妥当な機能的把握をフィルタリングする DexDiscriminator を統合します。
MultiDex データセットに対して行われた実験評価は、成功率、把握多様性、衝突深さの点でベースライン モデルを上回る MultiHandDiffuser のパフォーマンスを裏付ける実証証拠を提供します。
さらに、特定のアフォーダンス命令に沿った家庭用品の機能的把握を確実に生成する DexGrasp-Diffusion の能力を実証します。

要約(オリジナル)

The versatility and adaptability of human grasping catalyze advancing dexterous robotic manipulation. While significant strides have been made in dexterous grasp generation, current research endeavors pivot towards optimizing object manipulation while ensuring functional integrity, emphasizing the synthesis of functional grasps following desired affordance instructions. This paper addresses the challenge of synthesizing functional grasps tailored to diverse dexterous robotic hands by proposing DexGrasp-Diffusion, an end-to-end modularized diffusion-based method. DexGrasp-Diffusion integrates MultiHandDiffuser, a novel unified data-driven diffusion model for multi-dexterous hands grasp estimation, with DexDiscriminator, which employs a Physics Discriminator and a Functional Discriminator with open-vocabulary setting to filter physically plausible functional grasps based on object affordances. The experimental evaluation conducted on the MultiDex dataset provides substantiating evidence supporting the superior performance of MultiHandDiffuser over the baseline model in terms of success rate, grasp diversity, and collision depth. Moreover, we demonstrate the capacity of DexGrasp-Diffusion to reliably generate functional grasps for household objects aligned with specific affordance instructions.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google