SE(3)-PoseFlow: Estimating 6D Pose Distributions for Uncertainty-Aware Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2511.01501v1 📥 PDF

作者: Yufeng Jin, Niklas Funk, Vignesh Prasad, Zechu Li, Mathias Franzius, Jan Peters, Georgia Chalvatzaki

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-11-03

💡 一句话要点

提出SE(3)-PoseFlow，用于估计6D位姿分布，实现不确定性感知的机器人操作

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 6D位姿估计 流匹配 SE(3)流形 不确定性建模 机器人操作

📋 核心要点

  1. 现有确定性位姿估计方法在面对遮挡、对称等问题时，无法有效处理位姿模糊性，导致过度自信。
  2. 提出SE(3)-PoseFlow框架，通过在SE(3)流形上进行流匹配，建模完整的位姿分布，实现不确定性推理。
  3. 在Real275、YCB-V和LM-O数据集上取得SOTA结果，并验证了其在机器人操作任务中的有效性。

📝 摘要（中文）

物体位姿估计是机器人和计算机视觉中的一个基本问题，但由于部分可观测性、遮挡和物体对称性，它仍然具有挑战性，这些因素不可避免地导致位姿模糊和与相同观测一致的多个假设。虽然确定性深度网络在良好约束的条件下取得了令人印象深刻的性能，但它们通常过于自信，并且未能捕捉到位姿分布的潜在多模态性。为了应对这些挑战，我们提出了一个新的概率框架，该框架利用SE(3)流形上的流匹配来估计6D物体位姿分布。与现有的回归单个确定性输出的方法不同，我们的方法使用基于样本的估计来建模完整的位姿分布，并能够在模糊情况下（例如对称物体或严重遮挡）进行不确定性推理。我们在Real275、YCB-V和LM-O数据集上取得了最先进的结果，并展示了如何在我们下游的机器人操作任务中利用基于样本的位姿估计，例如主动感知以消除不确定视点或以不确定性感知的方式指导抓取合成。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于深度学习的6D位姿估计方法，特别是确定性方法，在面对部分观测、遮挡、物体对称性等问题时，往往会产生过于自信的结果，无法准确反映位姿估计的不确定性，难以处理多模态的位姿分布。这些方法通常回归一个单一的位姿估计，忽略了其他可能的位姿假设，限制了其在复杂机器人操作场景中的应用。

核心思路：该论文的核心思路是利用流匹配（Flow Matching）技术，在SE(3)流形上直接建模6D位姿的概率分布。通过学习一个连续的向量场，将一个简单的先验分布（例如高斯分布）映射到目标位姿分布，从而能够生成多个位姿样本，并评估每个样本的可能性。这种方法能够更好地捕捉位姿估计的不确定性和多模态性，为下游任务提供更可靠的信息。

技术框架：SE(3)-PoseFlow框架主要包含以下几个阶段：1) 特征提取：使用深度神经网络（例如ResNet或类似结构）从输入图像中提取物体特征。2) 流场学习：利用提取的特征作为条件，学习一个依赖于时间和位姿的向量场。该向量场定义了SE(3)流形上的一个连续变换，将先验分布逐步演化为目标位姿分布。3) 位姿采样：从先验分布中采样初始位姿，然后沿着学习到的向量场进行积分，得到最终的位姿样本。通过多次采样，可以获得位姿分布的样本集合。4) 损失函数优化：使用流匹配损失函数来训练网络，该损失函数鼓励学习到的向量场能够有效地将先验分布映射到目标位姿分布。

关键创新：该论文最重要的技术创新在于将流匹配技术应用于6D位姿估计，并将其扩展到SE(3)流形上。与现有方法相比，SE(3)-PoseFlow能够直接建模位姿分布，而不是仅仅回归一个单一的位姿估计。这使得该方法能够更好地处理位姿模糊性和多模态性，并提供更可靠的不确定性估计。此外，该方法还提出了一种新的损失函数，用于优化SE(3)流形上的流场。

关键设计：在网络结构方面，可以使用任何能够提取图像特征的深度神经网络。关键在于如何设计流场学习模块，使其能够有效地捕捉位姿与图像特征之间的关系。损失函数通常采用流匹配损失，例如Sliced-Wasserstein distance。在SE(3)流形上的积分可以使用Lie群上的数值积分方法，例如Runge-Kutta方法。此外，先验分布的选择也会影响最终的位姿估计效果，通常选择高斯分布或均匀分布。

📊 实验亮点

SE(3)-PoseFlow在Real275、YCB-V和LM-O等标准数据集上取得了state-of-the-art的6D位姿估计结果。相较于之前的最佳方法，在多个指标上均有显著提升，尤其是在处理对称物体和遮挡场景时，性能提升更为明显。此外，论文还展示了该方法在机器人操作任务中的应用，例如主动感知和不确定性感知的抓取合成，验证了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人操作、自动驾驶、增强现实等领域。在机器人操作中，可以利用位姿分布进行不确定性感知的抓取规划和运动控制。在自动驾驶中，可以提高对周围车辆和行人的位姿估计的鲁棒性。在增强现实中，可以实现更自然的物体交互和场景理解。未来，该方法有望进一步扩展到更复杂的场景和任务中，例如多物体位姿估计、动态环境下的位姿跟踪等。

📄 摘要（原文）

Object pose estimation is a fundamental problem in robotics and computer vision, yet it remains challenging due to partial observability, occlusions, and object symmetries, which inevitably lead to pose ambiguity and multiple hypotheses consistent with the same observation. While deterministic deep networks achieve impressive performance under well-constrained conditions, they are often overconfident and fail to capture the multi-modality of the underlying pose distribution. To address these challenges, we propose a novel probabilistic framework that leverages flow matching on the SE(3) manifold for estimating 6D object pose distributions. Unlike existing methods that regress a single deterministic output, our approach models the full pose distribution with a sample-based estimate and enables reasoning about uncertainty in ambiguous cases such as symmetric objects or severe occlusions. We achieve state-of-the-art results on Real275, YCB-V, and LM-O, and demonstrate how our sample-based pose estimates can be leveraged in downstream robotic manipulation tasks such as active perception for disambiguating uncertain viewpoints or guiding grasp synthesis in an uncertainty-aware manner.