ContactDexNet: Multi-fingered Robotic Hand Grasping in Cluttered Environments through Hand-object Contact Semantic Mapping

📄 arXiv: 2404.08844v3 📥 PDF

作者: Lei Zhang, Kaixin Bai, Guowen Huang, Zhenshan Bing, Zhaopeng Chen, Alois Knoll, Jianwei Zhang

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-04-12 (更新: 2025-06-24)

备注: 8 pages

💡 一句话要点

提出ContactDexNet以解决杂乱环境中的多指机器人手抓取问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 多指抓取 接触语义图 变分自编码器 抓取检测 机器人技术 杂乱环境 抓取评估

📋 核心要点

  1. 现有的多指手抓取方法在杂乱环境中的接触信息利用不足，导致抓取成功率低。
  2. 本文提出了一种基于接触语义图的抓取样本生成方法，结合了条件变分自编码器和抓取检测技术。
  3. 实验结果表明，所提方法在真实环境和杂乱场景中的抓取成功率显著高于现有技术，展示了良好的实用性。

📝 摘要（中文）

深度学习模型显著推动了多指手抓取的灵巧操作技术。然而，基于接触信息的抓取在杂乱环境中仍然未得到充分探索。为此，本文开发了一种通过接触语义图生成多指手抓取样本的方法。我们引入了一种接触语义条件变分自编码器网络（CoSe-CVAE），用于从物体点云创建全面的接触语义图。利用抓取检测方法从接触语义图中估计手抓取姿态。最后，设计了统一的抓取评估模型PointNetGPD++，评估抓取质量和碰撞概率，显著提高了在杂乱场景中识别最佳抓取的可靠性。我们的抓取生成方法在真实单物体环境中成功率达到81.0%，在杂乱场景中为75.3%，超越了现有方法至少4.65%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多指机器人手在杂乱环境中抓取时对接触信息的利用不足问题。现有方法在处理复杂场景时，抓取成功率较低，缺乏有效的抓取策略。

核心思路：我们提出了一种通过接触语义图生成抓取样本的方法，利用条件变分自编码器（CoSe-CVAE）生成全面的接触信息，从而提高抓取的准确性和成功率。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先，通过CoSe-CVAE从物体点云生成接触语义图；其次，利用抓取检测方法从接触语义图中估计手抓取姿态；最后，使用PointNetGPD++模型评估抓取质量和碰撞概率。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了接触语义条件变分自编码器网络，能够有效整合接触信息并生成高质量的抓取样本，这与传统方法在信息利用上有本质区别。

关键设计：在网络结构上，CoSe-CVAE采用了多层卷积网络，损失函数设计考虑了重构误差和接触信息的准确性，确保生成的接触语义图具有较高的质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的抓取生成方法在真实单物体环境中实现了81.0%的平均抓取成功率，在杂乱场景中达到了75.3%的成功率，较现有方法提升至少4.65%，验证了方法的有效性和可靠性。

🎯 应用场景

该研究在机器人抓取、自动化仓储和人机协作等领域具有广泛的应用潜力。通过提高多指手在杂乱环境中的抓取能力，可以显著提升机器人在复杂任务中的表现，推动智能制造和服务机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

The deep learning models has significantly advanced dexterous manipulation techniques for multi-fingered hand grasping. However, the contact information-guided grasping in cluttered environments remains largely underexplored. To address this gap, we have developed a method for generating multi-fingered hand grasp samples in cluttered settings through contact semantic map. We introduce a contact semantic conditional variational autoencoder network (CoSe-CVAE) for creating comprehensive contact semantic map from object point cloud. We utilize grasp detection method to estimate hand grasp poses from the contact semantic map. Finally, an unified grasp evaluation model PointNetGPD++ is designed to assess grasp quality and collision probability, substantially improving the reliability of identifying optimal grasps in cluttered scenarios. Our grasp generation method has demonstrated remarkable success, outperforming state-of-the-art methods by at least 4.65% with 81.0% average grasping success rate in real-world single-object environment and 75.3% grasping success rate in cluttered scenes. We also proposed the multi-modal multi-fingered grasping dataset generation method. Our multi-fingered hand grasping dataset outperforms previous datasets in scene diversity, modality diversity. The dataset, code and supplementary materials can be found at https://sites.google.com/view/contact-dexnet.