論文の概要: Grasp Execution Without a Planner: Configuration-Space Grasp Distance Fields with Certified Safety & Guaranteed Quality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.00600v1
• Date: Sat, 01 Aug 2026 11:35:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-04 15:07:24.808338
• Title: Grasp Execution Without a Planner: Configuration-Space Grasp Distance Fields with Certified Safety & Guaranteed Quality
• Title（参考訳）: プランナーなしでのグラフ実行: 保証された安全性と保証品質を備えた構成空間グラフ距離場
• Authors: Clinton Enwerem, John S. Baras, Calin Belta,
• Abstract要約: ハンドハンド構成空間におけるグリップ構成上のスムーズなソフトミン距離場であるGrasp Distance Fields (GDFs)を提案する。 このフィールドの負の勾配を定常フィードバック法則で追従することで、制御器のグリップを実行する。 コントローラは、乱雑でダイナミックなシーンをナビゲートして、プリミティブ、家庭用、および敵対クラスにまたがる50のオブジェクトのうち46を安全につかみ、つかみ、持ち上げる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.99447754429793
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Standard multifingered grasp execution architectures plan a collision-free trajectory to a selected grasp pose and track it with a feedback law. Execution-time object pose uncertainty or perturbations may invalidate the planned trajectory, forcing a costly replanning step. We present Grasp Distance Fields (GDFs), a smooth softmin distance field over grasp configurations in the arm-hand configuration space. Our controller executes a grasp by following this field's negative gradient with a stationary feedback law, eliminating the need for a planner, stored trajectory, or grasp selection. For safety, we filter this command through a CBF-CLF quadratic program (QP) constraining self-collision, workspace, object, and obstacle clearance, reporting impeded progress as explicit slack. We prove that the softmin tracks the true set distance within \(\log N/ρ\) for \(N\) candidates and smoothing parameter \(ρ\), and that the filtered loop renders the safe set forward invariant. Since no smooth field captures hand-object contact switching, we switch modes with hysteresis at a pregrasp configuration, trading object collision avoidance for contact admission. A wrench-quality barrier then keeps the realized grasp's force-closure margin within a prescribed tolerance of its value at hold onset. We evaluate in kinematic simulation on a fixed-base arm and a Unitree G1 humanoid, both fitted with the same underactuated hand. Our controller navigates cluttered and dynamic scenes to safely reach for, grasp, and lift 46 of 50 objects spanning primitive, household, and adversarial classes. Across those lifts, the executed grasps retain a median 94\% of their synthesized quality margin, at 0.09 ms QP solve time per 20 ms control step. Per-step softmax weights confirm that our controller executes the nearest candidate, obviating a separate selection step. Project page: www.clintonenwerem.com/gdf.
• Abstract（参考訳）: 標準マルチフィンガーグリップ実行アーキテクチャは、選択されたグリップポーズに対する衝突のない軌道を計画し、フィードバック法則で追跡する。 実行時オブジェクトは不確実性や摂動を生じさせ、計画された軌道を無効にし、コストのかかる再計画ステップを強制する。 ハンドハンド構成空間におけるグリップ構成上のスムーズなソフトミン距離場であるGrasp Distance Fields (GDFs)を提案する。 制御器はこのフィールドの負の勾配を定常的なフィードバック法則で追従し、プランナー、格納軌道、グリップ選択の必要性を排除してグリップを実行する。 安全のために、このコマンドをCBF-CLF二次プログラム(QP)を通してフィルタリングし、自己照合、ワークスペース、オブジェクト、障害物クリアランスを制約し、障害進行を明示的なスラックとして報告する。 我々は、ソフトミンが \(N\) 候補と滑らかなパラメータ \(ρ\) に対して \(\log N/ρ\) 内の真の集合距離をトラックし、フィルタされたループが安全な集合の前方不変量を生成することを証明した。 手動接触切替のスムースフィールドが存在しないため, 接点入入のための物体衝突回避のため, 接点前設定でヒステリシスを含むモードを切り替える。 レンチ品質のバリアは、実現された把握力遮断マージンを、保持時点の値の所定の許容範囲内に保持する。 固定ベースアームとUnitree G1ヒューマノイドのキネマティック・シミュレーションにおいて,両腕に同じ不動ハンドを装着した。 コントローラは、乱雑でダイナミックなシーンをナビゲートして、プリミティブ、家庭用、および敵対クラスにまたがる50のオブジェクトのうち46を安全につかみ、つかみ、持ち上げる。 これらのリフト全体にわたって、実行されたグリップは、合成された品質マージンの中央値94\%を保持し、20ms制御ステップあたり0.09msのQP解決時間を保持する。 ステップごとのソフトマックス重みは、コントローラが最も近い候補を実行し、別々の選択ステップを回避していることを確認します。 プロジェクトページ: www.clintonenwerem.com/gdf

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