論文の概要: CADGrasp: Learning Contact and Collision Aware General Dexterous Grasping in Cluttered Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.15039v2
• Date: Sat, 31 Jan 2026 05:42:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.886627
• Title: CADGrasp: Learning Contact and Collision Aware General Dexterous Grasping in Cluttered Scenes
• Title（参考訳）: CADGrasp: クラッタシーンにおける接触と衝突の学習
• Abstract要約: 乱雑な環境における有害な把握は、器用な手の自由度が高いため、重大な課題を呈している。 そこで本研究では,一視点クラウド入力を用いた汎用デクスタラスグルーピングのための2段階アルゴリズムCADGraspを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.832383872036274
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dexterous grasping in cluttered environments presents substantial challenges due to the high degrees of freedom of dexterous hands, occlusion, and potential collisions arising from diverse object geometries and complex layouts. To address these challenges, we propose CADGrasp, a two-stage algorithm for general dexterous grasping using single-view point cloud inputs. In the first stage, we predict sparse IBS, a scene-decoupled, contact- and collision-aware representation, as the optimization target. Sparse IBS compactly encodes the geometric and contact relationships between the dexterous hand and the scene, enabling stable and collision-free dexterous grasp pose optimization. To enhance the prediction of this high-dimensional representation, we introduce an occupancy-diffusion model with voxel-level conditional guidance and force closure score filtering. In the second stage, we develop several energy functions and ranking strategies for optimization based on sparse IBS to generate high-quality dexterous grasp poses. Extensive experiments in both simulated and real-world settings validate the effectiveness of our approach, demonstrating its capability to mitigate collisions while maintaining a high grasp success rate across diverse objects and complex scenes.
• Abstract（参考訳）: 乱雑な環境における有害な把握は、様々な物体のジオメトリや複雑なレイアウトから生じる、器用な手の自由度、閉塞性、潜在的な衝突により、重大な課題を呈する。 これらの課題に対処するため,CADGraspを提案する。 第1段階では,シーン分離・接触・衝突認識表現であるスパースIBSを最適化対象として予測する。 スパースIBSは、デキスタラスハンドとシーン間の幾何学的および接触的関係をコンパクトに符号化し、安定かつ衝突のないデキスタラスグリップポーズ最適化を可能にする。 この高次元表現の予測を強化するために,ボクセルレベルの条件ガイダンスと強制閉鎖スコアフィルタリングを用いた占有拡散モデルを導入する。 第2段階では, 粗いIBSに基づくエネルギー関数と最適化のためのランキング戦略を開発し, 高品質なデクスタリーグリップポーズを生成する。 シミュレーションと実世界の双方における大規模な実験により,本手法の有効性が検証され,多種多様な物体や複雑なシーンにおいて高い把握成功率を維持しつつ,衝突を緩和する能力が実証された。

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