GraspGen & GraspGenX

GraspGen

Paper：GraspGen: A Diffusion-based Framework for 6-DOF Grasping with On-Generator Training

核心思想：先用 diffusion model 大量生成可能的抓取姿态，再用一个“知道 diffusion 模型犯什么错”的 discriminator 筛掉失败抓取。

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模型结构如上：

• 使用 Point Transformer V3 作为点云的 Backbone
• 大致流程：
  • 使用 GraspGen 生成很多候选的 Grasp，然后用 Discriminator 对这些 Grasp 排序。

判别器 Discriminator 怎么训练呢？

• 首先训练完 GraspGen 后生成一些候选 Grasp
• 然后在仿真里面模拟，训练一个二分类网络

GraspGenX

Paper：GraspGen-X: Cross-Embodiment 6-DOF Diffusion-based Grasping

前面的 GraspGen 能抓取，但是只能固定一个夹爪：

本论文实现：

论文用一个 Box 来近似抓取空间：

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中心坐标+长宽高是一个六维向量，然后再加上Half Open，最后得到12维向量。

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