Diffusion Suction Grasping with Large-Scale Parcel Dataset
作者: Ding-Tao Huang, Xinyi He, Debei Hua, Dongfang Yu, En-Te Lin, Long Zeng
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-02-11 (更新: 2025-03-17)
💡 一句话要点
提出Diffusion-Suction，解决复杂包裹抓取的吸盘抓取规划问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 吸盘抓取 扩散模型 点云处理 机器人操作 包裹处理
📋 核心要点
- 现有吸盘抓取方法在复杂包裹处理中面临数据集不足和对物体多样性适应性差的挑战。
- Diffusion-Suction将吸盘抓取预测转化为条件生成任务，通过扩散模型学习点云的空间可供性。
- 实验表明，Diffusion-Suction在Parcel-Suction-Dataset和SuctionNet-1Billion上均取得了领先性能。
📝 摘要（中文）
本文针对复杂包裹处理场景中物体吸盘抓取所面临的挑战，提出了Parcel-Suction-Dataset，一个包含2.5万个杂乱场景和4.1亿个精确标注的吸盘抓取姿势的大规模合成数据集。该数据集通过一种新颖的几何采样算法生成，该算法能够有效生成结合了物理约束和材料属性的最佳吸盘抓取。此外，本文还提出了Diffusion-Suction，一种创新的框架，通过去噪扩散概率模型将吸盘抓取预测重新定义为条件生成任务。该方法通过来自点云观测的视觉条件引导，迭代地将随机噪声细化为吸盘抓取评分图，从而有效地从合成数据集中学习空间点级可供性。大量实验表明，简单而高效的Diffusion-Suction在Parcel-Suction-Dataset和公共SuctionNet-1Billion基准测试中均实现了新的state-of-the-art性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有物体吸盘抓取方法在复杂、杂乱的包裹处理场景中表现不佳。主要痛点在于缺乏针对包裹操作任务的全面吸盘抓取数据集，以及对物体尺寸变化、几何复杂性和纹理多样性等多种特征的适应性不足。
核心思路：论文的核心思路是将吸盘抓取预测问题建模为一个条件生成任务，利用扩散模型从随机噪声中逐步生成高质量的吸盘抓取评分图。通过视觉条件引导，模型能够根据输入的点云数据，学习到物体表面的空间可供性，从而预测最佳的吸盘抓取位置和姿态。
技术框架：Diffusion-Suction框架主要包含两个阶段：数据集生成和扩散模型训练。首先，利用几何采样算法生成大规模的Parcel-Suction-Dataset，其中包含大量带有精确标注的吸盘抓取姿势的杂乱场景。然后，利用该数据集训练一个条件扩散模型，该模型以点云数据作为条件，迭代地将随机噪声细化为吸盘抓取评分图。
关键创新：论文的关键创新在于将扩散模型引入到吸盘抓取预测任务中。与传统的基于分类或回归的方法不同，Diffusion-Suction通过生成的方式，能够更好地捕捉吸盘抓取的复杂性和多样性。此外，论文提出的几何采样算法能够高效地生成高质量的吸盘抓取数据集，为模型的训练提供了充足的数据支持。
关键设计：在数据集生成方面，论文设计了一种新的几何采样算法，该算法考虑了物理约束和材料属性，能够生成更真实的吸盘抓取姿势。在扩散模型方面，论文采用了一种基于U-Net的网络结构，并使用点云数据作为条件输入。损失函数方面，论文使用了均方误差损失函数来衡量预测的吸盘抓取评分图与真实值之间的差异。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Diffusion-Suction在Parcel-Suction-Dataset和SuctionNet-1Billion两个数据集上均取得了state-of-the-art的性能。在Parcel-Suction-Dataset上，Diffusion-Suction的性能显著优于之前的模型，表明其在复杂包裹处理场景中的优越性。在SuctionNet-1Billion上，Diffusion-Suction也取得了具有竞争力的结果，证明了其泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动化物流、仓储和分拣系统，提高包裹处理的效率和准确性。通过精确的吸盘抓取，可以减少人工干预，降低包裹损坏的风险。未来，该技术有望扩展到更广泛的机器人操作任务中，例如家庭服务机器人和工业机器人。
📄 摘要（原文）
While recent advances in object suction grasping have shown remarkable progress, significant challenges persist particularly in cluttered and complex parcel handling scenarios. Two fundamental limitations hinder current approaches: (1) the lack of a comprehensive suction grasp dataset tailored for parcel manipulation tasks, and (2) insufficient adaptability to diverse object characteristics including size variations, geometric complexity, and textural diversity. To address these challenges, we present Parcel-Suction-Dataset, a large-scale synthetic dataset containing 25 thousand cluttered scenes with 410 million precision-annotated suction grasp poses. This dataset is generated through our novel geometric sampling algorithm that enables efficient generation of optimal suction grasps incorporating both physical constraints and material properties. We further propose Diffusion-Suction, an innovative framework that reformulates suction grasp prediction as a conditional generation task through denoising diffusion probabilistic models. Our method iteratively refines random noise into suction grasp score maps through visual-conditioned guidance from point cloud observations, effectively learning spatial point-wise affordances from our synthetic dataset. Extensive experiments demonstrate that the simple yet efficient Diffusion-Suction achieves new state-of-the-art performance compared to previous models on both Parcel-Suction-Dataset and the public SuctionNet-1Billion benchmark.