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

📄 arXiv: 2403.09841v2 📥 PDF

作者: Luis Felipe Casas, Ninad Khargonkar, Balakrishnan Prabhakaran, Yu Xiang

分类: cs.RO

发布日期: 2024-03-14 (更新: 2024-08-28)

备注: Published in IROS 2024

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出MultiGripperGrasp数据集以解决机器人抓取的通用性问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人抓取 数据集 抓取转移 多样性 通用性

📋 核心要点

  1. 现有的抓取数据集往往缺乏多样性和规模，限制了机器人抓取算法的泛化能力。
  2. 本研究提出了MultiGripperGrasp数据集，通过对不同类型抓手的抓取进行系统化收集和验证，促进抓取策略的转移学习。
  3. 实验结果表明，通过抓取转移，成功抓取的数量显著增加，为不同抓手提供了更丰富的抓取策略。

📝 摘要（中文）

我们介绍了一个名为MultiGripperGrasp的大规模数据集，专注于机器人抓取。该数据集包含来自11种抓手的3040万个抓取实例，涵盖345种物体。这些抓手从两指抓手到五指抓手，包括人手。所有抓取在机器人模拟器Isaac Sim中经过验证，以分类成功与失败的抓取。此外，记录了每个抓取的物体掉落时间作为抓取质量的测量。抓手的对齐设计使得抓取可以在不同抓手之间转移，从而显著增加每种抓手的成功抓取数量。该数据集对研究通用抓取规划和不同抓手之间的抓取转移具有重要意义。

🔬 方法详解

问题定义：当前机器人抓取研究中，缺乏一个大规模且多样化的数据集，导致抓取算法的泛化能力不足，难以适应不同类型的抓手和物体。

核心思路：本论文提出MultiGripperGrasp数据集，系统收集并验证不同抓手的抓取实例，允许抓取策略在不同抓手之间转移，从而提升抓取成功率。

技术框架：数据集包含3040万个抓取实例，涵盖11种抓手和345种物体。抓取实例在Isaac Sim中进行验证，分类为成功或失败，并记录物体掉落时间。抓手的对齐设计使得抓取转移成为可能。

关键创新：本研究的创新在于抓取转移机制，通过对抓手的对齐设计，显著提高了不同抓手的成功抓取数量，推动了抓取策略的通用性研究。

关键设计：数据集中抓取的验证过程使用了Isaac Sim模拟器，确保了抓取质量的准确评估。抓手的对齐参数设置为抓取转移提供了基础，增强了数据集的实用性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，通过抓取转移，成功抓取的数量显著增加，提升幅度达到XX%（具体数据未知）。该数据集为不同抓手的抓取策略提供了丰富的参考，推动了机器人抓取技术的发展。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人抓取、自动化装配、服务机器人等。通过提供一个丰富的数据集，研究者可以更好地开发和测试通用抓取算法，提升机器人在复杂环境中的操作能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

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