論文の概要: IORA: Irregular Object Immobilization under Restricted Actuation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.30969v1
• Date: Thu, 22 Oct 2026 09:14:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-24 02:08:44.299494
• Title: IORA: Irregular Object Immobilization under Restricted Actuation
• Title（参考訳）: IORA:リミテッド・アクティベーション下における不規則物体固定
• Abstract要約: 支持面は有用な接触力を与えることができるが、しばしば幾何学的制約として扱われる。 低DoF結合手による物体固定化のための支援型グリップ合成フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.7704240450468
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Stable grasping under task-specific disturbances is important for robotic manipulation. However, most dexterous grasp synthesis methods are developed for highly actuated hands in free space, and low-DoF hands may not be able to realize the contact topologies required by these grasps. Meanwhile, support surfaces can provide useful contact forces, but are often treated only as geometric constraints. We present a support-aware grasp synthesis framework for object immobilization with low-DoF coupled hands. Given irregular object geometry, our method represents both hand and object local surface regions as graphs and searches for kinematically feasible matchings between them. We then refine the wrist pose and motor state for geometric contact feasibility and validates the refined grasps through physical rollouts. Starting from the validated grasp pose, an optional task-guided local search explores nearby grasp configurations by varying the wrist pose and motor state, and selects one according to the specified task condition. Experiments on diverse objects show that our method generates various grasp configurations that achieve high grasp success and strong disturbance resistance. Real-world experiments further demonstrate physically executable grasps which enable object immobilization in cooking scenario.
• Abstract（参考訳）: タスク固有の障害下での安定した把握は、ロボット操作において重要である。 しかし, 握手合成法は自由空間において高度に作動する手に対して開発されており, 低自由度手はこれらの握手に必要な接触位相を達成できない可能性がある。 一方、支持面は有用な接触力を与えることができるが、しばしば幾何学的制約として扱われる。 低DoF結合手による物体固定化のための支援型グリップ合成フレームワークを提案する。 不規則な物体形状が与えられた場合、この手法は手と物体の両方の局所曲面領域をグラフとして表現し、それら間の運動学的に実現可能なマッチングを探索する。 次に,手首のポーズと運動状態を改良して幾何学的接触の実現性を確認し,物理的ロールアウトによるグリップの洗練を検証した。 検証された把握ポーズから、オプションのタスク誘導ローカルサーチは、手首ポーズとモータ状態を変化させて、近くのグリップ構成を探索し、指定されたタスク条件に従って1つを選択する。 種々の物体に対する実験により,本手法は,高い把握成功と強い耐障害性を実現する様々なグリップ構成を生成することを示す。 実世界の実験は、調理シナリオにおける物体の固定を可能にする物理的に実行可能なグリップをさらに実証する。

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