IFG: Internet-Scale Guidance for Functional Grasping Generation
作者: Ray Muxin Liu, Mingxuan Li, Kenneth Shaw, Deepak Pathak
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.GR, cs.LG
发布日期: 2025-11-12
备注: Website at https://ifgrasping.github.io/
💡 一句话要点
IFG：利用互联网规模指导的功能性抓取生成
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)
关键词: 机器人抓取 语义理解 力闭合抓取 扩散模型 仿真 互联网规模数据 视觉模型
📋 核心要点
- 现有方法缺乏足够的几何理解，难以精确控制机械手进行3D抓取，尤其是在复杂场景中。
- 利用仿真生成力闭合抓取数据，并将其提炼成扩散模型，实现实时相机点云上的抓取生成。
- 结合互联网规模模型的语义理解和仿真模型的几何精度，无需人工标注数据即可实现高性能语义抓取。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种利用互联网规模数据训练的大型视觉模型进行功能性抓取生成的方法。这些模型在分割和语义理解物体部件方面表现出强大的能力，即使在杂乱拥挤的场景中也是如此。然而，这些模型缺乏精确控制灵巧机械手进行3D抓取所需的几何理解。为了解决这个问题，本文的关键在于利用仿真，通过一个力闭合抓取生成流程来理解场景中手和物体的局部几何形状。由于该流程速度慢且需要真实观察，因此将生成的数据提炼成一个扩散模型，该模型可以在相机点云上实时运行。通过结合互联网规模模型的全局语义理解和基于仿真的局部感知力闭合的几何精度，该方法在没有任何手动收集的训练数据的情况下实现了高性能的语义抓取。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人抓取任务中，现有方法难以兼顾全局语义理解和局部几何精度的难题。现有方法要么依赖大量人工标注数据，要么在复杂场景下的抓取性能不佳，无法充分利用互联网规模的视觉数据所蕴含的语义信息。
核心思路：论文的核心思路是将互联网规模视觉模型的全局语义理解能力与基于仿真的局部几何精度相结合。具体而言，首先利用大型视觉模型进行物体部件的分割和语义理解，然后利用仿真环境生成高质量的力闭合抓取数据，最后将这些数据提炼成一个扩散模型，使其能够在实时相机点云上运行。
技术框架：整体框架包含三个主要阶段：1) 利用互联网规模视觉模型进行场景理解，提取物体部件的语义信息；2) 在仿真环境中，基于场景理解的结果，生成力闭合抓取姿态；3) 使用扩散模型将仿真数据提炼成一个可以在真实相机点云上实时运行的抓取生成模型。
关键创新：论文的关键创新在于将互联网规模视觉模型的语义理解能力与基于仿真的力闭合抓取生成流程相结合，从而在无需人工标注数据的情况下实现了高性能的语义抓取。此外，使用扩散模型进行知识提炼，使得模型能够在实时性要求较高的场景中应用。
关键设计：论文使用力闭合作为抓取质量的评估标准，确保生成的抓取姿态具有较高的稳定性。扩散模型的设计需要考虑如何有效地将高维的抓取姿态信息编码到低维的隐空间中，并保证生成抓取姿态的多样性。
📊 实验亮点
该研究的主要亮点在于无需人工标注数据即可实现高性能的语义抓取。通过结合互联网规模模型的语义理解和基于仿真的局部感知力闭合，该方法在抓取任务中取得了显著的性能提升。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找，但整体思路具有很强的创新性和实用价值。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能仓储、家庭服务机器人、工业自动化等领域。通过结合视觉语义理解和精确的抓取控制，机器人能够更好地理解和操作周围环境中的物体，从而提高工作效率和安全性。未来，该方法有望扩展到更复杂的任务，例如物体组装、精细操作等。
📄 摘要（原文）
Large Vision Models trained on internet-scale data have demonstrated strong capabilities in segmenting and semantically understanding object parts, even in cluttered, crowded scenes. However, while these models can direct a robot toward the general region of an object, they lack the geometric understanding required to precisely control dexterous robotic hands for 3D grasping. To overcome this, our key insight is to leverage simulation with a force-closure grasping generation pipeline that understands local geometries of the hand and object in the scene. Because this pipeline is slow and requires ground-truth observations, the resulting data is distilled into a diffusion model that operates in real-time on camera point clouds. By combining the global semantic understanding of internet-scale models with the geometric precision of a simulation-based locally-aware force-closure, \our achieves high-performance semantic grasping without any manually collected training data. For visualizations of this please visit our website at https://ifgrasping.github.io/