基于域随机化的自动抓取数据集生成与Franka机械臂仿真迁移实证研究
一、核心实验设计与平台配置
1. 机器人实验平台
Franka Research 3(重点研究对象)
① 机械结构:7自由度协作臂,负载3kg,重复定位精度±0.1mm
② 标准平行夹爪
对比平台
① Baxter:双7自由度臂,平行夹爪(执行6,815次测试)
② UR5-SIH:6自由度UR5机械臂+Schunk SIH五指灵巧手(执行191次测试)
图1. 机器人平台概述。(左) 配备并联夹持器的Baxter机器人;(中) 配备并联夹持器的Franka Emika Panda机器人;(右) 配备SIH Schunk 5自由度手的UR5机器人。
2. 测试对象库
选取32个YCB标准物体,包含:
① 小型(挂锁、草莓、高尔夫球等)
② 中型(碗、香蕉、魔方等)
③ 大型(电钻、可调扳手、清洁剂瓶等)
图2. 目标对象概览。已在以下32个YCB对象上部署了超过7000个伸手抓取轨迹,以研究自动生成的抓取动作的模拟到现实的转移能力。
二、核心实验数据
1. 跨平台转移成功率
2. Franka专项优化结果(对应第V章)
三、典型失败案例分析
1.摩擦误差案例
案例:仿真成功抓取因摩擦系数差异在现实失败
2.模型失配案例
案例:YCB挂锁仿真模型存在非实体部件(图5d所示)
图5. 现实差距识别问题。模拟到现实失败的最常见来源是以下问题:摩擦力(a)、接触(b)或质量分布(c)的粗略近似——所有顶部图像显示的是现实中失败的成功抓取;模拟模型中的错误(d)——下方显示的解决方案抓取了现实中不存在的对象部分;或者简单地由于QD方法的探索能力导致的脆弱抓取(e)。
四、实验参数
本实证研究通过系统化测试揭示了仿真到现实迁移的核心矛盾,为Franka等协作机器人提供了可复现的优化路径。完整实验数据与代码已开源(https://github.com/Johann-Huber/qd-grasp)。
论文下载:https://arxiv.org/pdf/2310.04517
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