Apr, 2019

ContactGrasp: 从接触中生成多指功能性抓取

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TL;DR该论文介绍了一种从物体形状和接触中进行功能性抓握合成的框架，成果能用于不同手模型的功能抓握合成，该方法是基于人体接触示范的数据集进行的。
grasp synthesisanthropomorphic handsfunctional graspcontactgraspobject shape
发现论文，激发创造
  • Contact2Grasp: 基于手物接触限制的三维握取合成

    本篇研究通过介绍一种新的中间变量来提高三维抓取合成的效率，以解决现有方法想要直接从物体映射到抓取姿势的非光滑和低效问题，并提出了一种基于接触区域的因子图形式来描述抓取姿态生成过程，并通过实验验证了优化方法的有效性。

    Oct, 2022

  • 人体抓取生成的手 - 物接触连续性推理

    本文提出基于对象接触点和手接触点的一致性设计新目标模型以及自我监督任务来生成人类手的抓取姿态，实验证明该模型在人类手抓取方面比其他最先进方法有了显著的提升，特别是在测试过程中对未见过和超出领域的物体表现出更大的增益。

    Apr, 2021

  • Grasp'D: 针对多指手指的可微接触式抓取合成

    本文介绍了一种名为 Grasp'D 的方法，它使用可微分接触模拟技术从多指模型的已知模型和视觉输入中实现了掌握合成，其可以在高自由度机械手中稳定、高效、物理现实地实现高接触掌握合成，与解析掌握合成相比，Grasp’D 的结果可以实现 4 倍以上的接触和更高的稳定性。

    Aug, 2022

  • ContactGen：生成性接触模型用于夹取生成

    该论文提出了一种新颖的以物体为中心的接触表示方法 ContactGen，用于手 - 物体交互。ContactGen 包括三个组成部分：接触位置的接触图，接触手部的部分图以及每个部分内的接触方向的方向图。通过给定输入物体，我们提出了一个条件生成模型来预测 ContactGen，并采用基于模型的优化来预测多样且几何可行的抓取。实验结果表明，我们的方法能够为各种物体生成高保真度和多样性的人类抓取。项目页面：this https URL

    Oct, 2023

  • 优化接触以改善抓握：ContactOpt

    通过深度学习的手法，优化手的姿态以实现与目标物体的期望接触，并使用一种可微分的接触模型来高效优化手的姿态，以实现期望的接触效果，从而显著提高接触匹配度和人类参与者对于抓取的喜好度。

    Apr, 2021

  • ContactPose：一份包含物体接触和手姿态的抓取数据集

    介绍了 ContactPose 数据集，它是第一个把手对象接触配对其他数据模态的数据集，并用它来评估接触建模的各种数据表示、文献中的启发式方法和学习方法。

    Jul, 2020

  • 具有神经对象形状完善功能的拟人抓握

    通过从部分观测中重建和完成其全面几何结构，并利用七自由度的拟人化机器人手进行操作，我们的方法显著提高了只有部分重建的基线的抓取成功率近 30％，并以三个不同的对象类别多次实现了超过 150 次成功抓取，这表明我们的方法在真实世界的不同方向和位置基于完成的对象形状进行预测和执行抓取姿势的一贯能力，为增强需要实际重建对象的精确抓取和操作技能的机器人应用开辟了新的可能性。

    Nov, 2023

  • D-Grasp：手 - 物互动中物理合理的动态抓取合成

    研究了利用强化学习和物理模拟方法实现动态抓取合成任务，将该任务分解为底层抓取和高层运动合成，并生成逼真的人类手部运动序列

    Dec, 2021

  • 多指机械手在杂乱环境中的抓取通过手 - 物体接触语义映射

    将优化方法与生成模型相结合，我们开发了一个新颖的方法来在杂乱的环境中生成五指抓取样本，并通过评估模型改进了抓取质量和碰撞概率，显著提高了在复杂情境中进行五指抓取的实用性。

    Apr, 2024

  • 灵巧功能抓握

    本文旨在结合两种方法，实现对自然环境中物体的功能性抓取。首先，通过匹配不同物体的相应区域来获取各物体的可负担性，然后在模拟中运行一个经过训练的低级策略来抓取物体。我们提出了一种新颖的使用特征抓取来减少强化学习搜索空间的应用，使用少量人类数据实现更稳定和物理上逼真的运动。实验结果可在该 URL 中获得可视化和视频。

    Dec, 2023