來源：公眾號“機(jī)器之心”

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本文的共同第一作者為新加坡國立大學(xué)博士生費(fèi)昕，新加坡國立大學(xué)博士生徐志軒。合作者為浙江大學(xué)實(shí)習(xí)生方懷聰、新加坡國立大學(xué)博士生張?zhí)眍！Ｍㄓ嵶髡邽樾录悠聡⒋髮W(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院助理教授、RoboScience 首席科學(xué)家邵林，研究方向?yàn)闄C(jī)器人學(xué)習(xí)與靈巧操作。

T (R,O) Grasp 是一種基于物體 — 機(jī)器手空間關(guān)系建模的圖擴(kuò)散架構(gòu)，具備跨智能體的統(tǒng)一表征能力。在 NVIDIA 40GB A100 GPU 上，該方法可實(shí)現(xiàn) 5 FPS 的推理速度和 50 grasp/s 的吞吐量，并在多種智能體上取得 94.83% 的平均抓取成功率，刷新了跨智能體靈巧抓取的 SOTA，具備與動態(tài)場景實(shí)時交互的能力。

目前，該論文已被機(jī)器人領(lǐng)域頂級會議 IEEE International Conference on Robotics & Automation（ICRA 2026）接收。

• 論文標(biāo)題：T (R,O) Grasp: Efficient Graph Diffusion of Robot-Object Spatial Transformation for Cross-Embodiment Dexterous Grasping

• 論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2510.12724

• 項(xiàng)目主頁：https://nus-lins-lab.github.io/trograspweb/

一、引言

靈巧手抓取是機(jī)器人完成復(fù)雜操作的基礎(chǔ)。目前基于深度學(xué)習(xí)的方法主要可以分為機(jī)器人中心 (robot centric)、物體中心 (object-centric) 和交互中心 (interaction-centric) 三種。

機(jī)器人中心的模型直接學(xué)習(xí)觀測（如點(diǎn)云、圖像）到動作指令的映射，推理速度快，但樣本學(xué)習(xí)效率低，難以實(shí)現(xiàn)跨智能體的泛化。

物體中心的方法預(yù)測物體上的接觸信息（如接觸點(diǎn)或接觸熱力圖），泛化性強(qiáng)，但根據(jù)接觸信息優(yōu)化抓取的動作指令復(fù)雜耗時，且無法適用于觀測信息不全的應(yīng)用場景。

此前，D (R,O) Grasp 提出了交互中心的靈巧手抓取表征，通過機(jī)器手與物體點(diǎn)云間的距離矩陣表示交互關(guān)系，彌補(bǔ)了機(jī)器人中心方法的泛化性不足，提升了物體中心方法的推理效率。

然而，D (R,O) 距離矩陣的預(yù)測需要巨大的計(jì)算開銷，且該方法依賴于機(jī)器手初始姿態(tài)的合理性，因此難以基于 D (R,O) 表征搭建大規(guī)模靈巧手抓取模型。

為克服以上局限性，我們提出 T (R,O) 圖結(jié)構(gòu)作為靈巧手抓取的統(tǒng)一表征（如圖 1 所示），將物體與機(jī)器手關(guān)節(jié)的幾何、拓?fù)湫畔⒕幋a為節(jié)點(diǎn)，將其相對的位置關(guān)系表示為邊。相較于 D (R,O) 距離矩陣，T (R,O) 圖結(jié)構(gòu)在保持表達(dá)能力的同時，提供了更高效、更輕量的建模方案。

圖 1.  T (R,O) 圖結(jié)構(gòu)與擴(kuò)散過程

二、方法

圖 2.  T (R,O) Grasp 整體框架

給定物體點(diǎn)云和不同機(jī)器手的 URDF 配置文件，模型的目標(biāo)是輸出多樣的抓取姿態(tài)，并具備跨智能體的泛化能力。T (R,O) Grasp 的整體框架如圖 2 所示，主要分為以下三部分：

1. T (R,O) 圖結(jié)構(gòu)的構(gòu)建

2. 圖擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與關(guān)節(jié)位姿矩陣的預(yù)測

3. 基于關(guān)節(jié)位姿矩陣的逆運(yùn)動學(xué)求解

2.1 T (R,O) 圖結(jié)構(gòu)的構(gòu)建

圖 3. T (R,O) 圖結(jié)構(gòu)的構(gòu)建

如圖 3 所示，T (R,O) 圖結(jié)構(gòu)基于物體 — 機(jī)器手的相對位姿建模其交互關(guān)系。首先，物體點(diǎn)云通過預(yù)訓(xùn)練的 VQ-VAE 編碼為圖中的物體節(jié)點(diǎn)；其次，結(jié)合機(jī)器手關(guān)節(jié)的幾何 BPS 特征與關(guān)節(jié)位姿信息，構(gòu)建圖中的關(guān)節(jié)節(jié)點(diǎn)；最后，在物體 — 關(guān)節(jié)和關(guān)節(jié) — 關(guān)節(jié)之間，以相對位姿關(guān)系定義圖中的邊。

2.2 圖擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與關(guān)節(jié)位姿矩陣的預(yù)測

基于 T (R,O) 圖結(jié)構(gòu)，模型可對關(guān)節(jié)位姿進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn) DDIM 范式下的加噪 — 去噪訓(xùn)練，進(jìn)而完成關(guān)節(jié)位姿矩陣的預(yù)測。其中，Denoiser 由多層 Transformer 組成，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖 4 所示。

圖 4. T (R,O) Denoiser 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

此外，得益于 DDIM 在推理階段對多種 guidance 的良好支持，T (R,O) Grasp 在訓(xùn)練完成后能夠在多種條件約束下生成抓取姿態(tài)，例如指定抓取方向、限定物體上的抓取區(qū)域等。

2.3 基于關(guān)節(jié)位姿矩陣的逆運(yùn)動學(xué)求解

模型預(yù)測得到機(jī)器手在抓取時各關(guān)節(jié)的位姿矩陣，即可通過 Pyroki toolkit 即時求解如下逆運(yùn)動學(xué)問題，得到抓取姿態(tài)的動作指令。

三、實(shí)驗(yàn)結(jié)果

在實(shí)驗(yàn)中，我們系統(tǒng)評估了 T (R,O) Grasp 在無條件生成以及條件約束生成（抓取方向與抓取區(qū)域）兩種設(shè)置下的靈巧手抓取性能。實(shí)驗(yàn)采用抓取成功率、多樣性和推理速度三個指標(biāo)對模型進(jìn)行評價(jià)。

圖 5. T (R,O) Grasp 與 baseline 性能對比

圖 6. T (R,O) Grasp 在無條件設(shè)置下的靈巧抓取

圖 7. T (R,O) Grasp 在給定抓取方向下的靈巧抓取

圖 8. T (R,O) Grasp 在給定抓取區(qū)域下的靈巧抓取

圖 5-8 顯示，T (R,O) Grasp 在兩種設(shè)置下的性能均超越現(xiàn)有方法，具備在多種約束下跨智能體生成準(zhǔn)確、多樣靈巧手抓取的能力。此外，T (R,O) Grasp 在實(shí)驗(yàn)硬件平臺 NVIDIA 40GB A100 上平均可達(dá)到 5 FPS 的推理速度，為動態(tài)場景下實(shí)現(xiàn)閉環(huán)抓取提供了基礎(chǔ)。

在真實(shí)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)中，我們將算法部署于 xArm 機(jī)械臂平臺，并在 XHand 和 LEAP Hand 兩種靈巧手上進(jìn)行了測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，T (R,O) Grasp 在 XHand 和 LEAP Hand 上分別達(dá)到了 91.0% 和 90.0% 的抓取成功率。此外，在動態(tài)傳送帶環(huán)境中，T (R,O) Grasp 同樣能夠完成穩(wěn)定抓取，驗(yàn)證了其在動態(tài)場景下的閉環(huán)抓取能力。

圖 9. T (R,O) Grasp 在 XHand 與 LEAP Hand 上的真實(shí)機(jī)器人抓取

圖 10. T (R,O) Grasp 在傳送帶動態(tài)環(huán)境的真實(shí)機(jī)器人抓取