XGrasp: Gripper-Aware Grasp Detection with Multi-Gripper Data Generation

📄 arXiv: 2510.11036v1 📥 PDF

作者: Yeonseo Lee, Jungwook Mun, Hyosup Shin, Guebin Hwang, Junhee Nam, Taeyeop Lee, Sungho Jo

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-10-13

💡 一句话要点

XGrasp：提出一种支持多夹爪的实时、可泛化抓取检测框架。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人抓取 夹爪感知 多夹爪 零样本学习 对比学习 实时抓取 视觉基础模型

📋 核心要点

  1. 现有机器人抓取方法通常针对单一夹爪类型设计，限制了其在需要多样化末端执行器的实际场景中的应用。
  2. XGrasp通过分层架构和对比学习，实现了对多种夹爪的实时抓取检测，并具备对未见夹爪的零样本泛化能力。
  3. 实验结果表明，XGrasp在多种夹爪上取得了具有竞争力的抓取成功率，并显著提升了推理速度。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为XGrasp的实时、gripper-aware的抓取检测框架，旨在有效处理多种夹爪配置。该方法通过系统地使用多夹爪标注增强现有数据集来解决数据稀缺问题。XGrasp采用分层两阶段架构。第一阶段，抓取点预测器（GPP）利用全局场景信息和夹爪规格识别最佳位置。第二阶段，角度-宽度预测器（AWP）使用局部特征细化抓取角度和宽度。AWP模块中的对比学习通过学习基本的抓取特性，实现了对未见过的夹爪的零样本泛化。该模块化框架与视觉基础模型无缝集成，为未来的视觉-语言能力提供了途径。实验结果表明，该方法在各种夹爪类型上都具有竞争力的抓取成功率，同时与现有的gripper-aware方法相比，推理速度有了显著提高。

🔬 方法详解

问题定义：现有的机器人抓取方法大多是为特定的夹爪设计的，这限制了它们在实际应用中的灵活性，因为现实世界中需要使用各种不同的夹爪来处理不同的物体。因此，如何设计一个能够适应多种夹爪，甚至能够泛化到未见过的夹爪的抓取系统，是一个重要的挑战。

核心思路：XGrasp的核心思路是利用一个分层的两阶段架构，结合对比学习，来学习通用的抓取特征，从而实现对多种夹爪的抓取检测。第一阶段预测抓取点，第二阶段细化抓取角度和宽度。对比学习则用于学习不同夹爪之间的共性，从而实现零样本泛化。

技术框架：XGrasp的整体架构分为两个阶段：Grasp Point Predictor (GPP) 和 Angle-Width Predictor (AWP)。GPP利用全局场景信息和夹爪规格，预测最佳的抓取位置。AWP则利用局部特征，细化抓取角度和宽度。AWP模块中使用了对比学习，以提高对未见夹爪的泛化能力。整个框架可以与视觉基础模型集成，为未来的视觉-语言能力提供支持。

关键创新：XGrasp的关键创新在于其gripper-aware的设计和对比学习的应用。通过将夹爪的规格信息融入到抓取检测过程中，XGrasp能够更好地适应不同的夹爪。对比学习则使得XGrasp能够学习到通用的抓取特征，从而实现对未见夹爪的零样本泛化。这与传统的针对特定夹爪设计的抓取方法有本质的区别。

关键设计：GPP模块使用全局场景信息和夹爪规格作为输入，预测抓取点。AWP模块使用局部特征，并结合对比学习，细化抓取角度和宽度。对比学习的目标是拉近相似夹爪的特征表示，推远不相似夹爪的特征表示。损失函数的设计需要仔细考虑，以保证对比学习的有效性。具体的网络结构和参数设置需要根据实际情况进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，XGrasp在多种夹爪类型上都取得了具有竞争力的抓取成功率。更重要的是，XGrasp在推理速度上相比现有的gripper-aware方法有了显著的提升。这使得XGrasp能够满足实时抓取的需求，从而可以在实际应用中使用。

🎯 应用场景

XGrasp具有广泛的应用前景，例如在柔性制造、物流分拣、家庭服务机器人等领域。它可以使机器人能够使用不同的夹爪来处理各种形状和大小的物体，从而提高机器人的灵活性和适应性。此外，XGrasp的零样本泛化能力使得机器人能够处理未知的夹爪，进一步扩展了其应用范围。

📄 摘要（原文）

Most robotic grasping methods are typically designed for single gripper types, which limits their applicability in real-world scenarios requiring diverse end-effectors. We propose XGrasp, a real-time gripper-aware grasp detection framework that efficiently handles multiple gripper configurations. The proposed method addresses data scarcity by systematically augmenting existing datasets with multi-gripper annotations. XGrasp employs a hierarchical two-stage architecture. In the first stage, a Grasp Point Predictor (GPP) identifies optimal locations using global scene information and gripper specifications. In the second stage, an Angle-Width Predictor (AWP) refines the grasp angle and width using local features. Contrastive learning in the AWP module enables zero-shot generalization to unseen grippers by learning fundamental grasping characteristics. The modular framework integrates seamlessly with vision foundation models, providing pathways for future vision-language capabilities. The experimental results demonstrate competitive grasp success rates across various gripper types, while achieving substantial improvements in inference speed compared to existing gripper-aware methods. Project page: https://sites.google.com/view/xgrasp