Generalizable Articulated Object Perception with Superpoints

📄 arXiv: 2412.16656v1 📥 PDF

作者: Qiaojun Yu, Ce Hao, Xibin Yuan, Li Zhang, Liu Liu, Yukang Huo, Rohit Agarwal, Cewu Lu

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-12-21

💡 一句话要点

提出基于超点的通用可泛化关节物体感知方法，提升部件分割精度。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 关节物体感知 部件分割 超点 Transformer SAM 点云处理 机器人操作

📋 核心要点

  1. 关节物体的操作因其复杂的运动学结构而具有挑战性，需要精确的部件分割以实现高效操作。
  2. 论文提出一种基于超点的部件感知方法，通过学习几何和语义相似性来生成超点，并利用SAM模型进行辅助。
  3. 实验结果表明，该方法在GAPartNet数据集上显著提升了跨类别部件分割的性能，尤其是在未见类别上。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的基于超点的感知方法，旨在提高关节物体3D点云的部件分割性能。该方法引入了一种可学习的、部件感知的超点生成技术，能够根据几何和语义相似性有效地对点进行分组，从而产生更清晰的部件边界。此外，利用2D基础模型SAM的分割能力，识别像素区域的中心，并选择相应的超点作为候选查询点。集成基于查询的Transformer解码器进一步增强了该方法实现精确部件分割的能力。在GAPartNet数据集上的实验结果表明，该方法在跨类别部件分割方面优于现有的最先进方法，在已见类别上实现了77.9%的AP50分数（提升4.4%），在未见类别上实现了39.3%的AP50分数（提升11.6%），在已见物体的9个部件类别中的5个类别中取得了优异的结果，并且在所有未见物体的部件类别中都优于以前的所有方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在关节物体部件分割方面存在泛化性不足的问题，尤其是在处理未见过的物体类别时，分割精度显著下降。现有的点云分割方法难以有效利用部件之间的语义信息，导致部件边界模糊，分割效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用超点来聚合点云中的局部信息，并通过学习部件感知的超点生成方式，使得超点能够更好地对齐到物体的各个部件上。同时，借助2D基础模型SAM的强大分割能力，为3D点云的分割提供有效的先验信息，从而提高分割的准确性和泛化性。

技术框架：该方法主要包含三个阶段：1) 部件感知超点生成：通过学习的方式，将点云划分为多个超点，每个超点代表一个局部区域，并且超点的生成过程考虑了部件的语义信息。2) 基于SAM的查询点选择：利用2D基础模型SAM对物体的图像进行分割，然后将分割结果反投影到3D点云中，选择与分割区域中心对应的超点作为查询点。3) 基于Transformer的部件分割：使用一个基于查询的Transformer解码器，以查询点为输入，预测每个超点所属的部件类别。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将2D基础模型SAM的分割能力引入到3D点云的部件分割任务中，并结合可学习的超点生成技术，实现了更精确和更具泛化性的部件分割。与现有方法相比，该方法能够更好地利用部件之间的语义信息，并有效地处理未见过的物体类别。

关键设计：在超点生成阶段，使用了图神经网络来学习每个点的特征表示，并利用聚类算法将点云划分为多个超点。在Transformer解码器中，使用了多头注意力机制来学习查询点和超点之间的关系。损失函数包括分割损失和对比损失，其中分割损失用于监督部件类别的预测，对比损失用于拉近同一部件内超点之间的距离，并推远不同部件超点之间的距离。

📊 实验亮点

该方法在GAPartNet数据集上取得了显著的性能提升。在已见类别上，AP50分数达到了77.9%，相比现有最佳方法提升了4.4%。更重要的是，在未见类别上，AP50分数达到了39.3%，相比现有最佳方法提升了11.6%。此外，该方法在已见物体的9个部件类别中的5个类别中取得了最佳结果，并且在所有未见物体的部件类别中都优于以前的所有方法，验证了其良好的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人操作、自动驾驶、增强现实等领域。在机器人操作中，精确的部件分割可以帮助机器人更好地理解和操作关节物体，例如打开抽屉、组装家具等。在自动驾驶中，可以用于识别车辆的各个部件，提高环境感知能力。在增强现实中，可以用于对虚拟物体进行精确的部件分割和操作。

📄 摘要（原文）

Manipulating articulated objects with robotic arms is challenging due to the complex kinematic structure, which requires precise part segmentation for efficient manipulation. In this work, we introduce a novel superpoint-based perception method designed to improve part segmentation in 3D point clouds of articulated objects. We propose a learnable, part-aware superpoint generation technique that efficiently groups points based on their geometric and semantic similarities, resulting in clearer part boundaries. Furthermore, by leveraging the segmentation capabilities of the 2D foundation model SAM, we identify the centers of pixel regions and select corresponding superpoints as candidate query points. Integrating a query-based transformer decoder further enhances our method's ability to achieve precise part segmentation. Experimental results on the GAPartNet dataset show that our method outperforms existing state-of-the-art approaches in cross-category part segmentation, achieving AP50 scores of 77.9% for seen categories (4.4% improvement) and $39.3\%$ for unseen categories (11.6% improvement), with superior results in 5 out of 9 part categories for seen objects and outperforming all previous methods across all part categories for unseen objects.