PreAfford: Universal Affordance-Based Pre-Grasping for Diverse Objects and Environments

📄 arXiv: 2404.03634v3 📥 PDF

作者: Kairui Ding, Boyuan Chen, Ruihai Wu, Yuyang Li, Zongzheng Zhang, Huan-ang Gao, Siqi Li, Guyue Zhou, Yixin Zhu, Hao Dong, Hao Zhao

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2024-04-04 (更新: 2024-08-23)

备注: Project Page: https://air-discover.github.io/PreAfford/

💡 一句话要点

提出PreAfford以解决多样物体与环境下的预抓取问题

🎯 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: 预抓取 可供性表示 机器人操作 中继训练 多样环境 抓取成功率 智能机器人

📋 核心要点

  1. 现有的预抓取方法在处理缺乏明显抓取特征的物体时适应性不足，限制了其在多样环境中的应用。
  2. 本文提出的PreAfford框架通过点级别可供性表示和中继训练方法，提升了预抓取的灵活性和适应性。
  3. 在ShapeNet-v2数据集上，PreAfford的抓取成功率提高了69%，并在实际场景中验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

在双指夹持器的机器人操作中，缺乏明显可抓取特征的物体给抓取带来了挑战。传统的预抓取方法通常依赖于物体的重新定位或外部辅助工具，适应性有限。为了解决这些问题，本文提出了PreAfford，一个结合点级别可供性表示和中继训练方法的预抓取规划框架。该方法显著提高了适应性，使得在多种环境和物体类型下的有效操作成为可能。在ShapeNet-v2数据集上的评估表明，PreAfford不仅将抓取成功率提高了69%，还通过成功的实际实验展示了其实用性。这些改进突显了PreAfford在复杂操作任务中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决双指夹持器在面对缺乏明显抓取特征的物体时的预抓取挑战。现有方法通常依赖于物体的重新定位或外部辅助工具，导致适应性不足，无法有效处理多样的物体和环境。

核心思路：PreAfford框架的核心思想是结合点级别的可供性表示和中继训练方法，以增强预抓取的灵活性和适应性。这种设计使得机器人能够在多种环境和物体类型下进行有效的操作。

技术框架：PreAfford的整体架构包括两个主要模块：点级别可供性表示模块和中继训练模块。前者负责生成物体的可供性信息，后者则通过训练提升模型在不同环境中的适应能力。

关键创新：PreAfford的主要创新在于引入了点级别的可供性表示，这与传统方法的全局特征提取形成了鲜明对比。通过这种方式，模型能够更细致地理解物体的抓取特性，从而提高抓取成功率。

关键设计：在技术细节上，PreAfford采用了特定的损失函数来优化可供性预测，并设计了适应性强的网络结构，以便在多样的物体和环境中进行有效训练。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，PreAfford在ShapeNet-v2数据集上的抓取成功率提高了69%，显示出显著的性能提升。此外，实际场景中的成功实验进一步验证了该方法的实用性和有效性，标志着其在复杂操作任务中的潜力。

🎯 应用场景

PreAfford的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括工业自动化、服务机器人和智能家居等。其增强的抓取能力和适应性将推动机器人在复杂环境中的操作效率，提升人机协作的智能化水平。未来，随着技术的进一步发展，PreAfford有望在更广泛的实际应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Robotic manipulation with two-finger grippers is challenged by objects lacking distinct graspable features. Traditional pre-grasping methods, which typically involve repositioning objects or utilizing external aids like table edges, are limited in their adaptability across different object categories and environments. To overcome these limitations, we introduce PreAfford, a novel pre-grasping planning framework incorporating a point-level affordance representation and a relay training approach. Our method significantly improves adaptability, allowing effective manipulation across a wide range of environments and object types. When evaluated on the ShapeNet-v2 dataset, PreAfford not only enhances grasping success rates by 69% but also demonstrates its practicality through successful real-world experiments. These improvements highlight PreAfford's potential to redefine standards for robotic handling of complex manipulation tasks in diverse settings.