論文の概要: Dexterous grasp data augmentation based on grasp synthesis with fingertip workspace cloud and contact-aware sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.16609v1
• Date: Tue, 17 Mar 2026 14:51:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-21 18:33:56.915019
• Title: Dexterous grasp data augmentation based on grasp synthesis with fingertip workspace cloud and contact-aware sampling
• Title（参考訳）: 指先ワークスペースクラウドを用いたグリップ合成と接触認識サンプリングに基づくデクサラスグリップデータ拡張
• Authors: Liqi Wu, Haoyu Jia, Kento Kawaharazuka, Hirokazu Ishida, Kei Okada,
• Abstract要約: 遠隔操作型フレームワークを提案する。 そこで本研究では,ロボット指先の構造的ワークスペース雲を自動生成するAutoWSを提案する。 本フレームワークは,任意の構造を持つ手のためのリアルタイムグリップ生成を可能にし,実演と組み合わせて人間的なグリップを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.284578987285188
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robotic grasping is a fundamental yet crucial component of robotic applications, as effective grasping often serves as the starting point for various tasks. With the rapid advancement of neural networks, data-driven approaches for robotic grasping have become mainstream. However, efficiently generating grasp datasets for training remains a bottleneck. This is compounded by the diverse structures of robotic hands, making the design of generalizable grasp generation methods even more complex. In this work, we propose a teleoperation-based framework to collect a small set of grasp pose demonstrations, which are augmented using FSG--a Fingertip-contact-aware Sampling-based Grasp generator. Based on the demonstrated grasp poses, we propose AutoWS, which automatically generates structured workspace clouds of robotic fingertips, embedding the hand structure information directly into the clouds to eliminate the need for inverse kinematics calculations. Experiments on grasping the YCB objects show that our method significantly outperforms existing approaches in both speed and valid pose generation rate. Our framework enables real-time grasp generation for hands with arbitrary structures and produces human-like grasps when combined with demonstrations, providing an efficient and robust data augmentation tool for data-driven grasp training.
• Abstract（参考訳）: ロボットグルーピングはロボットアプリケーションの基本的かつ重要な要素であり、効果的なグルーピングは様々なタスクの出発点となることが多い。 ニューラルネットワークの急速な進歩により、ロボットの把握のためのデータ駆動型アプローチが主流になっている。 しかし、学習のための把握データセットを効率的に生成することはボトルネックのままである。 これは、ロボットハンドの多様な構造が組み合わさり、一般化可能なグリップ生成法の設計をさらに複雑にする。 本研究では,FSG--Fingertip-contact-aware Sampling-based Grasp generatorを用いて,少数のグリップポーズデモを収集する遠隔操作型フレームワークを提案する。 そこで本研究では,ロボット指先の構造的ワークスペースを自動生成し,手の構造情報を直接クラウドに埋め込んで,逆運動学計算の必要性を解消するAutoWSを提案する。 YCBオブジェクトの把握実験は,提案手法が既存の手法よりも高速かつ有効なポーズ生成率で著しく優れていることを示す。 本フレームワークは、任意の構造を持つ手のためのリアルタイムグリップ生成を可能にし、実演と組み合わせて人間のようなグリップを生成し、データ駆動型グリップトレーニングのための効率的で堅牢なデータ拡張ツールを提供する。

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