CoToGrasp: 正準作業空間学習による接触トポロジー条件付き器用把持合成

要旨

現在の器用な把持プランナーは、主に物理的安定性を最適化し、物体を把持できるかどうかに焦点を当てており、下流の機能的タスクを支援するためにどのように把持すべきかには焦点を当てていない。しかし、特定の人間の把持タクソノミーに把持合成を条件付けるには、通常、法外に高価な物体アノテーション付きデータセットが必要となる。これらの限界に対処するため、我々はCoToGraspを提案する。これは、特定の接触トポロジーに厳密に条件付けられた多様で安定した把持を合成する新しい生成的フレームワークである。データ収集のボトルネックを回避するため、CoToGraspは完全に物体非依存の方法で訓練される。我々は、局所的な物体特徴を統一されたグリッパ中心の領域に射影する特徴ベースの正準ワークスペースを導入し、意味的な機能意図を任意の物体形状から効果的に分離する。このワークスペース内でグリッパの内在的接触多様体を学習することにより、我々のモデルは推論時に未見の物体へのゼロショット汎化を達成する。大規模なDexGraspNetデータセットにおける広範な評価は、CoToGraspが最先端の性能を達成し、既存のタクソノミー誘導型プランナーを上回ることを実証している。最後に、実ロボットプラットフォーム上で、合成された接触トポロジーの物理的実現可能性と運動学的実現可能性を示す。コードはプロジェクトウェブサイト（https://cea-list.github.io/cotograspweb/）で公開されている。

English

Current dexterous grasp planners primarily optimize for physical stability, focusing on whether an object can be grasped rather than how it should be grasped to support downstream functional tasks. However, conditioning grasp synthesis on specific human grasp taxonomies typically requires prohibitively expensive, object-annotated datasets. To address these limitations, we propose CoToGrasp, a novel generative framework that synthesizes diverse, stable grasps strictly conditioned on specific contact topologies. To bypass the data collection bottleneck, CoToGrasp is trained entirely in an object-agnostic manner. We introduce a feature-based canonical workspace that projects local object features into a unified gripper-centric domain, effectively decoupling the semantic functional intent from the arbitrary object geometry. By learning the intrinsic contact manifold of the gripper within this workspace, our model achieves zero-shot generalization to unseen objects at inference. Extensive evaluations on the large-scale DexGraspNet dataset demonstrate that CoToGrasp achieves state-of-the-art performance, outperforming existing taxonomy-guided planners. Finally, we demonstrate the physical viability and kinematic feasibility of our synthesized contact topologies on a physical robot platform. Code is available on our project website https://cea-list.github.io/cotograspweb/ .