CoToGrasp: 접촉-위상(Contact-Topology) 조건부 정밀 파지 합성—정규 작업공간 학습을 통한 접근

초록

현재의 정교한 파지 계획기들은 주로 물리적 안정성을 최적화하며, 물체를 잡을 수 있는지 여부에 초점을 맞출 뿐 하위 기능적 작업을 지원하기 위해 어떻게 잡아야 하는지는 고려하지 않는다. 그러나 특정 인간 파지 분류 체계에 파지 합성을 조건화하는 것은 일반적으로 객체 주석이 달린 데이터셋을 필요로 하며, 이는 비용이 매우 높다. 이러한 한계를 해결하기 위해, 우리는 특정 접촉 토폴로지에 엄격히 조건화된 다양하고 안정적인 파지를 합성하는 새로운 생성 프레임워크인 CoToGrasp를 제안한다. 데이터 수집 병목을 우회하기 위해 CoToGrasp는 전적으로 객체 무관 방식으로 훈련된다. 우리는 로컬 객체 특징을 통합된 그리퍼 중심 도메인으로 투영하는 특징 기반 표준 작업공간을 도입하여, 의미론적 기능적 의도를 임의의 객체 형상으로부터 효과적으로 분리한다. 이 작업공간 내에서 그리퍼의 내재적 접촉 다양체를 학습함으로써, 우리 모델은 추론 시 보지 못한 객체에 대한 제로샷 일반화를 달성한다. 대규모 DexGraspNet 데이터셋에 대한 광범위한 평가는 CoToGrasp가 최첨단 성능을 달성하며 기존의 분류 체계 기반 계획기들을 능가함을 보여준다. 마지막으로, 우리는 물리적 로봇 플랫폼에서 합성된 접촉 토폴로지의 물리적 실현 가능성과 운동학적 실현 가능성을 시연한다. 코드는 프로젝트 웹사이트 https://cea-list.github.io/cotograspweb/ 에서 확인할 수 있다.

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/ .