Graph-based 3D Collision-distance Estimation Network with Probabilistic Graph Rewiring

📄 arXiv: 2310.04044v2 📥 PDF

作者: Minjae Song, Yeseung Kim, Min Jun Kim, Daehyung Park

分类: cs.RO

发布日期: 2023-10-06 (更新: 2024-03-10)

备注: 7 pages, 6 figures

💡 一句话要点

提出GDN-R以解决3D碰撞距离估计问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 3D碰撞检测 图神经网络 概率图重连 几何体估计 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在3D碰撞距离估计中准确性低，主要由于依赖于有限的几何表示。
  2. GDN-R通过逐层概率图重连算法，利用Gumbel-top-K松弛，提升了估计的准确性和效率。
  3. 实验结果表明，GDN-R在41,412个基准任务中表现优异，超越了现有方法，且模型大小得到了有效缩减。

📝 摘要（中文）

本研究旨在解决基于数据的三维（3D）几何体碰撞距离估计问题。传统算法因依赖有限的表示（如点云）而导致准确性低下。与此不同，之前的图基模型GraphDistNet利用边信息实现了高准确性，但随着图规模的增加，消息传递成本也随之上升，限制了其在3D几何体中的应用。为克服这些挑战，我们提出了GDN-R，这是一种新颖的3D图基估计网络。GDN-R采用了逐层的概率图重连算法，利用可微分的Gumbel-top-K松弛。通过迭代图重连和更新相关嵌入，我们的方法能够准确推断最小距离。通过41,412个随机基准任务与150对3D物体的实验，我们展示了GDN-R在准确性和泛化能力方面超越了最先进的基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决3D几何体的碰撞距离估计问题。现有方法如GraphDistNet虽然利用边信息提高了准确性，但在图规模增大时，消息传递成本显著增加，限制了其应用。

核心思路：GDN-R的核心思路是通过逐层的概率图重连算法来优化图结构，从而提高碰撞距离的估计精度和计算效率。该方法利用Gumbel-top-K松弛技术，使得图重连过程可微分，便于模型训练。

技术框架：GDN-R的整体架构包括图重连模块和嵌入更新模块。首先，通过概率重连算法对图进行迭代优化，然后更新嵌入以反映新的图结构，最终输出碰撞距离的估计结果。

关键创新：GDN-R的主要创新在于引入了概率图重连机制，使得模型在处理未知几何类别时更加快速和稳健。这一方法显著降低了模型的计算复杂度。

关键设计：在设计中，GDN-R采用了特定的损失函数来优化距离估计，并在网络结构中引入了多层次的嵌入更新机制，以确保信息的有效传递和处理。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，GDN-R在41,412个随机基准任务中，准确性和泛化能力均优于现有最先进的基线方法，具体提升幅度达到XX%（具体数据未知），同时模型大小得到了有效缩减，提升了计算效率。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等场景，能够为复杂环境中的碰撞检测和路径规划提供高效的解决方案。未来，该技术有望在智能交通系统和人机交互中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

We aim to solve the problem of data-driven collision-distance estimation given 3-dimensional (3D) geometries. Conventional algorithms suffer from low accuracy due to their reliance on limited representations, such as point clouds. In contrast, our previous graph-based model, GraphDistNet, achieves high accuracy using edge information but incurs higher message-passing costs with growing graph size, limiting its applicability to 3D geometries. To overcome these challenges, we propose GDN-R, a novel 3D graph-based estimation network.GDN-R employs a layer-wise probabilistic graph-rewiring algorithm leveraging the differentiable Gumbel-top-K relaxation. Our method accurately infers minimum distances through iterative graph rewiring and updating relevant embeddings. The probabilistic rewiring enables fast and robust embedding with respect to unforeseen categories of geometries. Through 41,412 random benchmark tasks with 150 pairs of 3D objects, we show GDN-R outperforms state-of-the-art baseline methods in terms of accuracy and generalizability. We also show that the proposed rewiring improves the update performance reducing the size of the estimation model. We finally show its batch prediction and auto-differentiation capabilities for trajectory optimization in both simulated and real-world scenarios.