CenterGrasp: Object-Aware Implicit Representation Learning for Simultaneous Shape Reconstruction and 6-DoF Grasp Estimation

📄 arXiv: 2312.08240v2 📥 PDF

作者: Eugenio Chisari, Nick Heppert, Tim Welschehold, Wolfram Burgard, Abhinav Valada

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2023-12-13 (更新: 2024-04-05)

备注: Accepted at RA-L. Video, code and models available at http://centergrasp.cs.uni-freiburg.de

💡 一句话要点

CenterGrasp：面向同时形状重建和6自由度抓取的对象感知隐式表达学习

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 机器人抓取 对象感知 隐式表达学习 形状重建 6自由度姿态估计

📋 核心要点

  1. 现有抓取方法缺乏对物体的显式建模，仅依赖局部几何信息，导致抓取鲁棒性不足。
  2. CenterGrasp通过学习对象形状和抓取的隐式表达，结合对象感知和整体抓取，提升抓取性能。
  3. 实验表明，CenterGrasp在形状重建和6自由度抓取姿态估计方面均优于现有方法，抓取成功率显著提升。

📝 摘要（中文）

可靠的物体抓取是自主机器人的关键能力。然而，许多现有的抓取方法侧重于一般的杂物移除，而没有显式地建模物体，因此仅依赖于可见的局部几何形状。我们提出了CenterGrasp，这是一个新颖的框架，它结合了对象感知和整体抓取。CenterGrasp通过在连续潜在空间中编码形状和有效抓取来学习一般的对象先验。它由一个RGB-D图像编码器组成，该编码器利用最新的进展来检测对象并推断其姿态和潜在代码，以及一个解码器，用于预测场景中每个对象的形状和抓取。我们在模拟和真实世界的杂乱场景中进行了广泛的实验，并展示了强大的场景重建和6自由度抓取姿态估计性能。与最先进的方法相比，CenterGrasp在形状重建方面实现了38.5毫米的改进，在抓取成功率方面平均提高了33个百分点。我们公开了代码和训练好的模型。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人抓取方法主要关注于从杂乱环境中移除物体，缺乏对被抓取物体本身的形状和姿态的理解，导致抓取成功率受限于局部几何信息，难以处理复杂场景。这些方法通常无法有效利用物体的全局信息和先验知识，从而影响抓取的稳定性和可靠性。

核心思路：CenterGrasp的核心思路是将物体形状和有效的抓取姿态编码到一个连续的潜在空间中，从而学习一个通用的物体先验。通过这种方式，模型可以利用学习到的先验知识来推断物体的完整形状和合适的抓取位置，即使在部分遮挡或噪声干扰的情况下也能实现鲁棒的抓取。这种方法结合了对象感知和整体抓取，使得机器人能够更好地理解场景并做出更明智的抓取决策。

技术框架：CenterGrasp框架主要由RGB-D图像编码器和解码器组成。编码器负责从RGB-D图像中提取场景信息，包括物体检测、姿态估计和潜在代码推断。解码器则利用这些信息来预测场景中每个物体的形状和抓取姿态。整个流程可以概括为：输入RGB-D图像 -> 编码器提取特征并推断潜在代码 -> 解码器重建物体形状并预测抓取姿态 -> 输出抓取姿态。

关键创新：CenterGrasp的关键创新在于它将对象感知和隐式表达学习相结合，通过学习物体形状和抓取的潜在空间表达，实现了对物体全局信息的有效利用。与传统的基于局部几何信息的抓取方法相比，CenterGrasp能够更好地处理复杂场景，并提高抓取的鲁棒性和成功率。此外，该方法还能够同时进行形状重建和抓取姿态估计，为机器人提供更全面的场景理解。

关键设计：CenterGrasp使用了RGB-D图像编码器，该编码器利用了最新的物体检测和姿态估计技术。解码器则采用隐式表达学习方法，通过学习潜在空间中的物体形状和抓取姿态，实现了对物体全局信息的有效编码。损失函数的设计也至关重要，它需要同时考虑形状重建的准确性和抓取姿态的有效性。具体的网络结构和参数设置需要根据实际应用场景进行调整，以达到最佳的性能。

📊 实验亮点

CenterGrasp在模拟和真实世界的杂乱场景中进行了广泛的实验，结果表明，该方法在形状重建方面比现有技术提高了38.5毫米，在抓取成功率方面平均提高了33个百分点。这些数据表明，CenterGrasp在物体抓取方面具有显著的优势，能够有效地提高机器人的抓取性能。

🎯 应用场景

CenterGrasp技术可应用于各种需要机器人进行物体抓取的场景，如自动化装配、物流分拣、家庭服务机器人等。该技术能够提高机器人在复杂环境下的抓取成功率和效率，降低人工干预的需求，具有重要的实际应用价值。未来，该技术有望进一步扩展到更多领域，如医疗手术机器人、灾难救援机器人等。

📄 摘要（原文）

Reliable object grasping is a crucial capability for autonomous robots. However, many existing grasping approaches focus on general clutter removal without explicitly modeling objects and thus only relying on the visible local geometry. We introduce CenterGrasp, a novel framework that combines object awareness and holistic grasping. CenterGrasp learns a general object prior by encoding shapes and valid grasps in a continuous latent space. It consists of an RGB-D image encoder that leverages recent advances to detect objects and infer their pose and latent code, and a decoder to predict shape and grasps for each object in the scene. We perform extensive experiments on simulated as well as real-world cluttered scenes and demonstrate strong scene reconstruction and 6-DoF grasp-pose estimation performance. Compared to the state of the art, CenterGrasp achieves an improvement of 38.5 mm in shape reconstruction and 33 percentage points on average in grasp success. We make the code and trained models publicly available at http://centergrasp.cs.uni-freiburg.de.