Force-Aware 3D Contact Modeling for Stable Grasp Generation

📄 arXiv: 2511.13247v1 📥 PDF

作者: Zhuo Chen, Zhongqun Zhang, Yihua Cheng, Ales Leonardis, Hyung Jin Chang

分类: cs.GR

发布日期: 2025-11-17

备注: AAAI'26 Camera Ready. Project page at https://chzh9311.github.io/force-aware-grasp-project/

💡 一句话要点

提出力感知的3D接触建模方法，提升机械臂稳定抓取生成效果

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机械臂抓取 接触力建模 稳定性分析 姿态优化 力感知 3D接触建模 机器人操作

📋 核心要点

  1. 现有抓取生成方法侧重物体几何结构，忽略了接触力等物理属性，导致抓取稳定性不足。
  2. 论文提出力感知的接触表示和稳定性约束，通过优化器实现稳定抓取生成。
  3. 实验结果表明，该方法在稳定性指标上提升约20%，并能适应新物体。

📝 摘要（中文）

本文关注于使用显式的接触力预测来生成稳定的抓取姿态。首先，我们定义了一种力感知的接触表示，通过将法向力值转换为离散级别，并使用one-hot向量对其进行编码。其次，我们引入了力感知的稳定性约束。我们将稳定性问题定义为一个加速度最小化任务，并通过制定底层的物理约束，将稳定性与接触几何显式地联系起来。最后，我们提出了一个姿态优化器，该优化器系统地集成了我们的接触表示和稳定性约束，以实现稳定的抓取生成。实验表明，这些约束可以帮助识别用于稳定性的关键接触点，从而为优化到稳定的抓取提供有效的初始化和指导。在两个公共基准测试中进行的实验表明，我们的方法在稳定性指标方面带来了约20%的改进，并且能够很好地适应新的对象。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于接触的抓取生成方法主要关注物体的几何结构，虽然能够生成多样化的手部姿势和合理的接触点，但往往忽略了抓取的物理属性，特别是接触力，导致生成的抓取姿态稳定性较差。因此，如何显式地建模接触力，并将其融入到抓取生成过程中，以提升抓取的稳定性，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是显式地预测接触力，并将其作为优化目标的一部分，从而生成更稳定的抓取姿态。具体来说，首先定义一种力感知的接触表示，将连续的法向力值离散化，并用one-hot向量编码。然后，引入力感知的稳定性约束，将稳定性问题转化为一个加速度最小化问题，并通过物理约束将稳定性与接触几何联系起来。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 力感知的接触表示：将法向力值离散化并编码为one-hot向量。2) 力感知的稳定性约束：定义加速度最小化任务，并建立稳定性与接触几何之间的物理约束关系。3) 姿态优化器：将接触表示和稳定性约束集成到优化器中，生成稳定的抓取姿态。

关键创新：该方法最重要的创新点在于显式地建模了接触力，并将其融入到抓取生成过程中。与现有方法相比，该方法不仅考虑了物体的几何结构，还考虑了接触力对抓取稳定性的影响，从而能够生成更稳定的抓取姿态。此外，将稳定性问题转化为加速度最小化问题，并建立稳定性与接触几何之间的物理约束关系，也为抓取稳定性的分析和优化提供了一种新的思路。

关键设计：在力感知的接触表示中，法向力值被离散化为若干个级别，具体级别的数量需要根据实际情况进行调整。在稳定性约束中，加速度最小化问题可以通过二次规划求解。姿态优化器可以使用现有的优化算法，例如梯度下降法。损失函数的设计需要综合考虑接触表示和稳定性约束，以实现最佳的抓取效果。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在两个公共基准测试中，稳定性指标提升了约20%。这表明显式地建模接触力，并将其融入到抓取生成过程中，能够显著提升抓取的稳定性。此外，该方法能够很好地适应新的对象，表明其具有较强的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人自动化抓取、智能制造、物流分拣等领域。通过提升机械臂抓取的稳定性，可以减少物体掉落的风险，提高生产效率和安全性。未来，该技术有望应用于更复杂的环境和任务中，例如在非结构化环境中抓取未知物体。

📄 摘要（原文）

Contact-based grasp generation plays a crucial role in various applications. Recent methods typically focus on the geometric structure of objects, producing grasps with diverse hand poses and plausible contact points. However, these approaches often overlook the physical attributes of the grasp, specifically the contact force, leading to reduced stability of the grasp. In this paper, we focus on stable grasp generation using explicit contact force predictions. First, we define a force-aware contact representation by transforming the normal force value into discrete levels and encoding it using a one-hot vector. Next, we introduce force-aware stability constraints. We define the stability problem as an acceleration minimization task and explicitly relate stability with contact geometry by formulating the underlying physical constraints. Finally, we present a pose optimizer that systematically integrates our contact representation and stability constraints to enable stable grasp generation. We show that these constraints can help identify key contact points for stability which provide effective initialization and guidance for optimization towards a stable grasp. Experiments are carried out on two public benchmarks, showing that our method brings about 20% improvement in stability metrics and adapts well to novel objects.