6D Assembly Pose Estimation by Point Cloud Registration for Robot Manipulation

📄 arXiv: 2312.02593v1 📥 PDF

作者: K. Samarawickrama, G. Sharma, A. Angleraud, R. Pieters

分类: cs.RO

发布日期: 2023-12-05

备注: 8 pages

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出一种基于点云配准的6D装配位姿估计方法，用于机器人操作。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 6D位姿估计 点云配准 机器人操作 装配任务 RGB-D数据

📋 核心要点

  1. 现有机器人装配位姿估计方法在敏捷框架中集成复杂，导致该问题在研究中被忽视。
  2. 该论文提出一种基于RGB-D数据和3D CAD模型的装配位姿估计方法，通过点云配准实现精确估计。
  3. 实验结果表明，该方法能够为机器人装配提供足够精确的位姿估计，并提供了代码和数据集。

📝 摘要（中文）

近年来，对机器人执行复杂任务的操作技能需求急剧增加。为了灵巧地完成这些任务，机器人需要感知工具来理解场景并提取有用的信息，从而转化为机器人控制输入。为此，最近的研究引入了各种物体位姿估计和抓取位姿检测方法，这些方法产生了精确的结果。与拣选和放置任务相比，装配位姿估计需要关于物体放置的更详细信息，因此是机器人装配中一项次要但非常理想的技能。然而，由于在敏捷框架中集成的复杂性，它在研究中经常被忽视。为了解决这个问题，我们提出了一种基于RGB-D输入和相关物体的3D CAD模型的装配位姿估计方法。该框架包括场景的语义分割和局部表面点云与从CAD模型导出的目标点云的配准，以估计6D位姿。我们通过评估指标和演示表明，我们的方法可以为组装物体提供足够的精度。该工作的源代码和数据集可在以下网址找到：https://github.com/KulunuOS/6DAPose

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人装配过程中精确估计物体6D位姿的问题。现有方法在敏捷框架下的集成较为复杂，难以满足实际应用需求，尤其是在需要精确定位的装配任务中。现有方法通常侧重于物体识别和抓取，而忽略了装配过程中更精细的位姿估计需求。

核心思路：论文的核心思路是利用RGB-D数据和物体的3D CAD模型，通过点云配准的方法来估计物体的6D位姿。通过将场景中的局部表面点云与从CAD模型导出的目标点云进行配准，可以精确地确定物体在空间中的位置和姿态。这种方法能够充分利用CAD模型提供的几何信息，提高位姿估计的准确性。

技术框架：该框架主要包含两个阶段：首先，对RGB-D图像进行语义分割，识别出场景中的各个物体。然后，对于每个物体，将其局部表面的点云与从其对应的3D CAD模型中提取的目标点云进行配准。配准过程旨在找到一个变换矩阵，使得局部表面点云与目标点云之间的距离最小化。最终，该变换矩阵即为物体相对于相机坐标系的6D位姿估计。

关键创新：该方法的主要创新在于将点云配准技术应用于机器人装配的位姿估计问题，并结合了语义分割和CAD模型信息，提高了位姿估计的精度和鲁棒性。与传统的基于特征的方法相比，该方法能够更好地处理复杂场景和遮挡情况。

关键设计：论文中可能使用了ICP（Iterative Closest Point）或其变种算法进行点云配准。具体的损失函数可能是点到点距离或点到面距离的最小化。语义分割部分可能采用了现有的深度学习模型，如Mask R-CNN等。CAD模型的使用方式以及如何提取目标点云也是关键的设计细节，但具体实现未知。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了该方法在装配位姿估计方面的有效性。虽然具体的性能数据未知，但摘要中提到该方法能够为组装物体提供足够的精度，并提供了源代码和数据集，方便其他研究者进行复现和改进。具体的评估指标和对比基线未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化装配线、机器人辅助装配、以及其他需要精确物体定位的机器人操作任务中。例如，在汽车制造、电子产品组装等领域，可以利用该方法提高装配效率和精度，降低人工成本。未来，该方法还可以扩展到更复杂的装配场景，例如柔性装配和协同装配。

📄 摘要（原文）

The demands on robotic manipulation skills to perform challenging tasks have drastically increased in recent times. To perform these tasks with dexterity, robots require perception tools to understand the scene and extract useful information that transforms to robot control inputs. To this end, recent research has introduced various object pose estimation and grasp pose detection methods that yield precise results. Assembly pose estimation is a secondary yet highly desirable skill in robotic assembling as it requires more detailed information on object placement as compared to bin picking and pick-and-place tasks. However, it has been often overlooked in research due to the complexity of integration in an agile framework. To address this issue, we propose an assembly pose estimation method with RGB-D input and 3D CAD models of the associated objects. The framework consists of semantic segmentation of the scene and registering point clouds of local surfaces against target point clouds derived from CAD models to estimate 6D poses. We show that our method can deliver sufficient accuracy for assembling object assemblies using evaluation metrics and demonstrations. The source code and dataset for the work can be found at: https://github.com/KulunuOS/6DAPose