GraspGraphNet：图结构的多形态灵巧抓取生成

摘要

本文提出GraspGraphNet，一种拓扑感知的抓取生成框架，将机械手表示为URDF导出的运动学图，直接生成可执行的手掌姿态和关节配置。该方法通过条件流匹配和动态消息传递，在40个物体的基准测试中平均成功率达83.48%，推理时间仅40毫秒，且无需后处理优化或逆运动学求解。