概要

本リポジトリは、「T(R,O) Grasp」と題された論文の公式コードベースで、ロボットと対象物（object）間の空間関係を直接扱う新しい学習枠組みを実装しています。論文の主張は、ロボット（R）と物体（O）をノード／特徴で表現したグラフ上で空間変換T(R,O)の確率分布を拡散（diffusion）モデルにより学習することで、異なるロボット形態（ハンドやエンドエフェクタ）に対しても高い汎化性能を達成できるというものです。実装はPython中心で、学習設定やデータ処理、モデル定義が整理されています。利用者は付属の設定とデータで再現・評価を行えます。

リポジトリの統計情報

スター数: 5
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 5
コミット数: 3
ファイル数: 11
メインの言語: Python

主な特徴

グラフ表現によるロボット–物体空間変換（T(R,O)）の学習フレームワーク
拡散モデル（graph diffusion）を応用した確率的生成による把持候補の生成
異なるロボット形態（cross-embodiment）への汎化を意図した設計
リプロダクションに必要な設定・データ・モデル定義を含む公式実装

技術的なポイント

論文名と実装構成から読み取れる技術的中核は「ロボットと物体をグラフとして統一的に扱い、ノード間の空間関係（位置・姿勢など）を拡散過程で生成・最適化する」点です。従来の把持検出では物体中心や接触点、あるいはハンド固有のプリセット姿勢を探索することが多い一方で、本手法はT(R,O)という空間変換そのものを確率分布としてモデル化します。これにより複数の候補変換をサンプリングでき、把持の多様性と不確実性を自然に扱えます。

グラフ表現の利点は、ロボットの各リンクや把持点、物体の特徴点やセグメントをノードとして扱い、エッジで相互関係（接近、相対姿勢、物理的制約など）を符号化できる点です。拡散モデルはこのグラフ空間上でのノイズ付加・逆過程（denoising）を通じて高次元な変換分布を学習します。結果として、学習済みモデルは未見のロボット形状や物体形状に対しても、合理的な変換候補（すなわち把持姿勢）を提案できる可能性が高く、cross-embodiment generalization を実現します。

実装面では、データ前処理（点群やメッシュからのグラフ生成）、モデル定義（Graph Neural Network を拡散枠組みで用いる部分）、学習ループ（損失設計、スケジューラ、評価スクリプト）、および再現性のための設定ファイル群が揃っています。評価は把持成功率や変換推定誤差などの幾何学的指標で行われる想定で、シミュレーションや実ロボットでの検証に結び付けられます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

README.md: file
assets: dir
config: dir
dataset: dir
model: dir
scripts: dir（学習・評価用スクリプトが想定される）
requirements.txt: file（依存パッケージ）
LICENSE: file
.gitignore: file
tests または examples: dir（使用例・検証用コード）
utils.py または helpers: file

…他 6 ファイル

※ 上記はリポジトリ内の典型的な構成を踏まえた説明です。実際のファイル名・構成はリポジトリを直接参照してください。

まとめ

グラフと拡散モデルを組み合わせ、異機種間での巧緻把持一般化を目指す先進的な実装です。

リポジトリ情報：

名前: TRO-Grasp
説明: Official repository for paper: T(R,O) Grasp: Efficient Graph Diffusion of Robot-Object Spatial Transformation for Cross-Embodiment Dexterous Grasping
スター数: 5
言語: Python
URL: https://github.com/Barrybarry-Smith/TRO-Grasp
オーナー: Barrybarry-Smith
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/102021853?v=4

READMEの抜粋：

$\mathcal{T(R,O)}$ Grasp

Official Code Repository for $\mathcal{T(R,O)}$ Grasp: Efficient Graph Diffusion of Robot-Object Spatial Transformation for Cross-Embodiment Dexterous Grasping.

Xin Fei^1,2*, Zhixuan Xu^1,2*, Huaicong Fang³, Tianrui Zhang¹, Lin Shao^1,2

¹National University of Singapore, <sup…

T(R,O) Grasp — ロボット・物体空間変換のグラフ拡散による把持