Abstract-Collecting förstå data för lärande och benchmarking är mycket dyrt. Det skulle vara bra att ha en standarddatabas av greppbara objekt, tillsammans med en uppsättning stabila grepp för varje objekt, men ingen sådan databas finns. I detta arbete visar vi hur man automatiserar byggandet av en databas bestående av flera händer, tusentals föremål och hundratusentals grepp. Med hjälp av denna databas, visar vi en ny grepp planeringsalgoritm som utnyttjar geometrisk likhet mellan en 3D-modell och objekten i databasen för att syntetisera form stängning grepp. Våra bidrag är denna algoritm, och själva databasen, som vi släpper ut till samhället som ett verktyg för att både förstå planering och benchmarking.
Till exempel, Columbia grepp databas lagrar tusentals grepp för olika objekt och händer REF.
The Columbia grasp database
{'venue': '2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}