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《D (R,O) Grasp：跨机械手灵巧抓取的机器人 - 物体交互统一表示》论文解读

news 2025/9/5 6:42:35

摘要：核心亮点先知道

I. 引言：为什么要做 D (R,O) Grasp？

图 1：D (R,O) Grasp 的核心流程

II. 相关工作：我们和前人比强在哪？

表 I：主流灵巧抓取方法大比拼

两个关键研究方向的局限

III. 方法详解：D (R,O) Grasp 到底怎么工作？

方法总览（图 2）

III-A. 第一步：构型不变预训练 —— 让模型 “认手不认姿态”

具体操作

图 3：预训练的动机

III-B. 第二步：预测 D (R,O) 矩阵 —— 机器人和物体的 “距离密码”

两步生成 D (R,O)

III-C. 第三步：从 D (R,O) 生成抓取姿态 —— 让机械手动起来

III-D. 损失函数：逼着模型学准

IV. 实验验证：D (R,O) Grasp 真的好用吗？

IV-A. 评价标准

IV-B. 数据集

IV-C. 整体性能：比所有基线都强（Q1）

表 II：和主流方法的对比

图 4：抓取效果可视化对比

IV-D. 多样抓取：能按需求抓不同姿势（Q3）

图 5：腕部朝向可控

IV-E. 预训练效果：真的能跨姿态认手（Q4）

图 6：预训练的点匹配可视化

IV-F. 鲁棒性：缺一点物体点云也能抓（Q5）

表 III：不同条件下的成功率

图 9（附录）：部分点云抓取示例

IV-G. 真实实验：在物理世界也好用（Q6）

实验流程

结果

图 7：真实实验 setup

图 8（附录）：真实抓取示例

IV-H. 零样本泛化：新机械手也能抓（Q7，附录 B）

表 V：零样本泛化结果

V. 结论：D (R,O) Grasp 的核心价值

附录关键补充（结合剩余图片）

摘要：核心亮点先知道

这篇文章提出了一个叫D(R,O) Grasp的新框架，专门解决 “不同机械手抓不同形状物体” 的难题 —— 也就是 “跨机械手灵巧抓取”。

输入：机械手的结构描述 + 物体的 3D 点云（可以理解为 “物体表面的一堆 3D 坐标点”）；
输出：机械手能实际做到的、稳定的抓取姿态；
效果：
- 仿真中测试 3 种不同机械手（3 指、4 指、5 指），平均抓取成功率 87.53%，从计算到出结果不到 1 秒；
- 真实实验用 LeapHand 机械手，10 个陌生物体平均成功率 89%；
代码 & 视频：都在项目网站（D(R,O) Grasp）。

I. 引言：为什么要做 D (R,O) Grasp？

灵巧抓取是机器人做复杂任务的第一步（比如捡东西、组装），但一直有个痛点：很难快速生成 “既稳定、又能适配不同机械手和物体” 的抓取方案。

现有方法主要分两类，都有明显缺陷：

优化类方法：靠数学优化找抓取姿态，但只关注指尖接触、需要物体完整形状，计算超慢；
数据驱动方法（更主流）：
- 机器人中心法：直接学 “观察→机械手关节角度” 的映射，推理快但 “认死手”—— 换个机械手就没用了，而且需要海量数据；
- 物体中心法：学 “物体接触点 / 接触图”，能适配不同物体，但需要额外算 “逆运动学”（比如把 “接触点” 转成 “关节怎么动”），计算慢还容易出错。

为了弥补这两类方法的缺点，作者提出了D (R,O) 统一表示—— 它不偏机器人也不偏物体，而是直接捕捉 “机械手抓取姿态” 和 “物体形状” 的交互关系，既能跨机械手，又能跨物体，还快。

图 1：D (R,O) Grasp 的核心流程

这张图直观展示了框架的 3 个关键步骤：

构型不变预训练：让模型先 “理解” 不同机械手的 “张开 / 闭合” 等姿态，不管手怎么动，都能找到对应位置（比如 “指尖” 不管张开还是闭合，都能认出来）；
预测 D (R,O) 表示：用预训练好的模型，分析机器人和物体的点云，输出一个 “距离矩阵”（记录机器人每个点到物体每个点的距离）；
生成跨机械手抓取：从 D (R,O) 矩阵反推出机械手的抓取姿态，不管是 3 指、4 指还是 5 指手，都能适配。

简单说：输入点云→预训练 “打底”→算距离矩阵→输出任何机械手都能用的抓取方案。

II. 相关工作：我们和前人比强在哪？

这部分主要对比现有方法，突出 D (R,O) Grasp 的优势，核心看表 I和两个研究方向。

表 I：主流灵巧抓取方法大比拼

方法	抓取表示	方法类型	能跨机械手？	推理速度	样本效率	支持部分点云？	全手接触？（不只是指尖）	有抓取偏好接口？
DFC [2]	关节值	机器人中心	✅	❌❌（超慢）	-	❌	✅	❌
UniDexGrasp++ [8]	关节值	机器人中心	❌	✅✅（快）	❌	✅	✅	❌
UniGrasp [9]	接触点	物体中心	✅	❌（慢）	✅	❌	❌	❌
GenDexGrasp [12]	接触图	物体中心	✅	❌（慢）	✅	❌	✅	❌
DRO-Grasp（本文）	D (R,O) 矩阵	交互中心	✅	✅✅（快）	✅	✅	✅	✅（手掌朝向）

从表中能直接看出：D (R,O) Grasp 是唯一兼顾所有优点的方法—— 能跨机械手、推理快、数据需求少、缺一点物体点云也能用、全手接触更稳定，还能让用户指定 “手掌朝哪个方向抓”。

两个关键研究方向的局限

基于学习的灵巧抓取：
- 物体中心法：靠接触点 / 图，但转成 “关节动作” 需要额外优化，慢且不准；
- 机器人中心法：直接出关节角，但 “认死手”（换机械手就废），而且从仿真转到真实机器人误差大。
机器人手特征学习：
现有方法（比如用自编码器、3D 体积表示）都 “认死姿态”—— 比如只学了 “张开手” 的特征，换 “闭合手” 就不认了。本文提出的 “构型不变预训练”，就是要解决这个问题。

III. 方法详解：D (R,O) Grasp 到底怎么工作？

这是文章的核心，整个流程分 3 步：预训练→预测 D (R,O)→生成抓取姿态，结合图 2（方法总览） 一步步看。

方法总览（图 2）

先记住这个流程：

左边：用 “对比学习” 做 “构型不变预训练”，把机器人编码器练熟；
中间：输入机器人和物体的点云，用编码器提特征，再用交叉注意力建立两者联系，最后用 CVAE（一种能生成多样结果的神经网络）输出 D (R,O) 矩阵；
右边：从 D (R,O) 反推机器人抓取点云，用 SVD（一种数学方法）算每个连杆的 6D 姿态（平移 + 旋转），最后优化关节值，让机械手能实际动到这个姿态。

III-A. 第一步：构型不变预训练 —— 让模型 “认手不认姿态”

问题：机械手 “张开” 和 “闭合” 时，同一个部位（比如指尖）的 3D 位置变了，模型容易认不出来，导致抓不准。
解决思路：让模型学习 “不管手怎么动，同一部位的特征都一样”。

具体操作

从数据集里找一个成功的抓取姿态（比如 “握杯子” 的 q_A），再找一个腕部姿态相似的 “标准姿态”（比如 “半张开” 的 q_B）；
给机械手每个连杆（比如手指第一节、第二节）表面均匀采样点，存成 “连杆点云”；用 “前向运动学”（简单说就是 “根据关节角度算点位置”），分别算出 q_A 和 q_B 对应的完整机器人点云（P^A 和 P^B，各 512 个点）；
把两个点云输入编码器，得到每个点的特征（φ^A 和 φ^B）；
对比学习：让 “同一部位的点”（比如 P^A 的指尖点和 P^B 的指尖点）特征靠得近，“不同部位的点” 特征离得远，用公式（1）（2）计算损失，逼着模型学出 “部位不变” 的特征。

图 3：预训练的动机

这张图想说明：预训练能让模型对齐 “不同姿态的机械手”—— 比如左边张开手和右边闭合手，对应的部位（指尖、掌心）能精准匹配，为后续 “抓物体” 打下基础。

III-B. 第二步：预测 D (R,O) 矩阵 —— 机器人和物体的 “距离密码”

D (R,O) 是一个N_R×N_O 的矩阵（N_R=512，机器人点云的点数；N_O=512，物体点云的点数），每个元素代表 “抓取姿态下，机器人第 i 个点到物体第 j 个点的距离”。有了这个矩阵，就能反推机器人该怎么摆。

两步生成 D (R,O)

提特征 + 建联系：
- 机器人点云（初始张开姿态）和物体点云，分别用编码器提特征（φ^R 和 φ^O）—— 机器人编码器用第一步预训练的参数，冻结不动，保证 “认手” 能力；
- 用 “多头交叉注意力”（类似 “让机器人特征和物体特征互相看”），让两者建立联系（比如 “机器人指尖特征” 会关注 “物体边缘特征”），得到关联后的特征 ψ^R 和 ψ^O。
CVAE 预测距离：
- 用 CVAE 捕捉 “机械手 + 物体 + 抓取姿态” 的所有变化（比如不同手抓同一个物体，或同一只手抓不同物体），输入是 “抓取姿态下的点云” 和 ψ^R、ψ^O，输出一个 64 维的 “隐藏变量” z；
- 把 z 和 ψ 拼接，用一个核函数（公式 7）计算每个点对的距离，最终组成 D (R,O) 矩阵。

III-C. 第三步：从 D (R,O) 生成抓取姿态 —— 让机械手动起来

有了 “距离密码” D (R,O)，怎么转成机械手的关节角度？分 3 步：

反推机器人抓取点云：
对机器人每个点（比如 P_i^R），D (R,O) 的第 i 行是它到所有物体点的距离。用 “ multilateration 方法”（类似 “通过多个基站的距离定位手机”），解最小二乘问题（公式 9），反推这个点在 “抓取姿态下” 的位置。512 个点都算完，就得到了 “抓取姿态的机器人点云” P^P。
算每个连杆的 6D 姿态：
每个连杆都有之前存的 “连杆点云”，把 P^P 里属于这个连杆的点，和原始 “连杆点云” 做 “刚体配准”（用 SVD，公式 10），算出连杆的平移（x_i）和旋转（R_i）—— 也就是 6D 姿态。
优化关节值：
用 CVXPY（一个优化工具）调整关节角度，让每个连杆的实际平移和预测的 6D 姿态对齐，同时满足 “关节不能超过极限”（比如手指不能弯过头）、“每次调整不能太大”（避免动作太猛）。这个优化能并行计算，1 秒内就能收敛，哪怕是 28 个自由度的 ShadowHand（6 个腕部 + 22 个手指关节）也能搞定。

III-D. 损失函数：逼着模型学准

总损失分 4 部分，确保模型输出的抓取 “准、稳、不碰撞”：

D (R,O) 损失：预测的距离矩阵和真实矩阵比，差得越少越好；
6D 姿态损失：预测的连杆姿态和真实姿态比，平移差、旋转差都要小（公式 14）；
防穿透损失：避免机器人手和物体穿在一起（用 “有符号距离函数” 算，负的越多穿透越严重，要惩罚）；
KL 散度损失：让 CVAE 的隐藏变量符合高斯分布，保证生成的抓取多样且合理。

IV. 实验验证：D (R,O) Grasp 真的好用吗？

作者设计了 7 个问题（Q1-Q7），用仿真和真实实验回答，核心看表 II（整体性能） 和各类可视化图。

IV-A. 评价标准

成功率：用 IsaacGym 仿真，机械手抓物体后，沿 6 个方向各施 1 秒力，物体位移 < 2cm 算成功；
多样性：成功抓取的关节值标准差（越大说明能抓的姿势越多）；
效率：从计算到出关节角度的总时间。

IV-B. 数据集

用 CMapDataset 的子集，过滤后剩 24764 个有效抓取，3 种机械手：Barrett（3 指）、Allegro（4 指）、ShadowHand（5 指）。

IV-C. 整体性能：比所有基线都强（Q1）

表 II：和主流方法的对比

方法	成功率（%）	平均成功率	多样性（弧度）	效率（秒）
	Barrett	Allegro	ShadowHand		ShadowHand	Barrett	Allegro	ShadowHand
DFC [2]（优化类）	86.30	76.21	58.80	73.77	0.435	>1800	>1800	>1800
GenDexGrasp [12]（物体中心）	67.00	51.00	54.20	57.40	0.318	14.67	25.10	19.34
ManiFM [13]（物体中心）	42.60	42.60	-	42.60	0.288	9.07	-	-
DRO-Grasp（无预训练）	87.20	82.70	46.70	72.20	0.429	0.49	0.47	0.98
DRO-Grasp（本文）	87.30	92.30	83.00	87.53	0.441	0.49	0.47	0.98

关键结论：

成功率最高：平均 87.53%，比第二名 DFC 高 13 个百分点，比 GenDexGrasp 高 30 个百分点；
最快：不到 1 秒出结果，DFC 要半小时以上，GenDexGrasp 要十几秒；
预训练有用：去掉预训练后，ShadowHand 成功率从 83% 掉到 46.7%，说明预训练是核心。

图 4：抓取效果可视化对比

这张图能直观看到差距：

本文方法：抓取姿态自然，和物体贴合好；
DFC：姿态不自然（比如手指弯得奇怪）；
GenDexGrasp：对复杂物体（比如恐龙玩具）有明显穿透（手指穿进物体里）；
ManiFM：看着好看，但只靠指尖接触，一受力就掉，成功率低。

IV-D. 多样抓取：能按需求抓不同姿势（Q3）

抓取多样性有两个维度：腕部朝向可控 + 同一朝向多姿势。

图 5：腕部朝向可控

图中箭头是 “用户指定的手掌朝向”，同颜色的机械手是模型输出的抓取姿态 —— 比如指定 “手掌朝右”，机械手就会从右侧抓；指定 “手掌朝下”，就会从上往下抓。说明模型能按用户需求调整抓取方向。

另外，通过采样 CVAE 的隐藏变量 z，还能在 “同一朝向” 下生成多个不同的手指姿势（比如都从上面抓杯子，手指可以张一点或合一点），满足不同场景需求。

IV-E. 预训练效果：真的能跨姿态认手（Q4）

图 6：预训练的点匹配可视化

图中左边是 “张开手”，右边是 “闭合手”，每个点的颜色代表 “和对面手哪个点最像”。能看到：

同一只手：张开手的指尖点（红色）和闭合手的指尖点（红色）精准匹配，掌心点（蓝色）也对应蓝色，说明模型认得出 “不管手怎么动，部位不变”；
不同手：比如 Allegro（4 指）和 ShadowHand（5 指），对应的部位也能匹配，说明特征能跨机械手迁移。

表 II 中 “无预训练” 的成功率下降，也证明预训练是必不可少的。

IV-F. 鲁棒性：缺一点物体点云也能抓（Q5）

真实场景中，深度相机可能只能拍到物体的一部分（比如杯子被挡住了一半）。作者做了实验：训练和测试时都去掉物体 50% 的点云（连续区域），看模型还能不能抓。

表 III：不同条件下的成功率

方法	成功率（%）	多样性（弧度）
	Barrett	Allegro	ShadowHand	Barrett	Allegro	ShadowHand
单机械手训练（Single）	84.80	88.70	75.80	0.505	0.435	0.425
多机械手训练（Multi）	87.30	92.30	83.00	0.513	0.397	0.441
部分点云（Partial）	84.70	87.60	81.80	0.511	0.401	0.412

结果：即使只有一半点云，成功率只比完整点云低一点点（比如 Allegro 从 92.30% 到 87.60%），说明模型不依赖 “完整物体形状”，鲁棒性强。

图 9（附录）：部分点云抓取示例

红色点是 “能看到的物体点云”，白色是 “看不到的部分”—— 即使只看到杯子的一半、恐龙的后背，模型也能生成稳定的抓取姿态。

IV-G. 真实实验：在物理世界也好用（Q6）

实验平台：uFactory xArm6 机械臂 + LEAP Hand 机械手 + Realsense D435 相机（图 7）。

实验流程

用 AR Code 扫描 10 个陌生物体（苹果、包、恐龙玩具等），用相机标定和 FoundationPose 算法算物体的 3D 姿态；
给模型输入 “物体点云” 和 “32 个不同手掌朝向的机械手点云”（从顶到侧）；
选排名前 5 的抓取方案，用 MPLib 规划机械臂运动，PD 控制器控制机械手闭合。

结果

10 个物体，每个试 10 次，平均成功率 89%（表 IV），具体如下：

物体	成功次数	物体	成功次数
苹果	9/10	杯子	7/10
包	10/10	恐龙玩具	9/10
刷子	9/10	鸭子玩具	8/10
饼干盒	10/10	茶叶盒	8/10
立方体	9/10	马桶清洁剂	10/10

图 7：真实实验 setup

左边是机械臂 + LEAP Hand，中间是桌子上的物体，右边是 overhead 相机，用来拍物体点云。

图 8（附录）：真实抓取示例

10 个物体的成功抓取照片，比如 “用 LEAP Hand 抓苹果”“抓鸭子玩具的脖子”，姿态自然且稳定，证明模型能从仿真落地到真实场景。

IV-H. 零样本泛化：新机械手也能抓（Q7，附录 B）

实验：用 A 机械手训练模型，直接用在没训练过的 B 机械手上，看成功率。

表 V：零样本泛化结果

训练机械手	测试机械手成功率（%）
	Barrett	Allegro	ShadowHand
Allegro（4 指）	83.60	88.70（自测试）	1.10
Barrett（3 指）	84.80（自测试）	42.40	6.90
ShadowHand（5 指）	56.90	83.70	75.80（自测试）

结论：高自由度手→低自由度手泛化好（比如用 5 指手训练，用 3 指手测试成功率 56.90%）；但低自由度→高自由度几乎失败（比如 3 指训练，5 指测试只有 6.90%）。
原因：高自由度手的 “姿态变化更多”，模型学的 “匹配能力” 更强，能应对简单的低自由度手；反之，低自由度手学的能力太局限，搞不定高自由度手的复杂姿态。