Depth Restoration of Hand-Held Transparent Objects for Human-to-Robot Handover

📄 arXiv: 2408.14997v2 📥 PDF

作者: Ran Yu, Haixin Yu, Shoujie Li, Huang Yan, Ziwu Song, Wenbo Ding

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2024-08-27 (更新: 2024-09-16)

备注: 7 pages, 7 figures, conference

💡 一句话要点

提出基于手部姿态引导的深度恢复方法，解决人机交互中手持透明物体的深度感知难题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 深度恢复 透明物体 手部姿态 人机交互 隐式神经表示

📋 核心要点

  1. RGB-D相机难以准确获取手持透明物体的深度信息，手部遮挡使问题更加复杂，阻碍了人机交互。
  2. 提出手部感知的深度恢复(HADR)方法，利用手部姿态作为指导，结合语义和几何信息进行深度估计。
  3. 构建TransHand-14K数据集，实验证明HADR方法优于现有方法，并在人机交接系统中展示了潜力。

📝 摘要（中文）

透明物体在日常生活中很常见，但其光学特性给RGB-D相机捕捉精确深度信息带来了挑战。当这些物体被手持时，手部遮挡进一步加剧了深度估计的难度。然而，对于辅助机器人来说，准确感知手持透明物体对于有效的人机交互至关重要。本文提出了一种基于单张RGB-D图像的、手部感知的深度恢复(HADR)方法，该方法通过创建隐式神经表示函数来实现。该方法利用手部姿态作为重要指导，以利用手-物交互的语义和几何信息。为了训练和评估该方法，我们创建了一个名为TransHand-14K的高保真合成数据集，并采用了一种real-to-sim的数据生成方案。实验表明，与现有方法相比，我们的方法具有更好的性能和泛化能力。我们进一步开发了一个基于HADR的真实世界人机交接系统，展示了其在人机交互应用中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决人机交互中，机器人难以准确感知手持透明物体深度信息的问题。现有方法在处理透明物体时，由于其特殊的光学属性，RGB-D相机获取的深度信息往往不准确。此外，手部遮挡进一步增加了深度估计的难度，使得机器人难以理解人与物体之间的交互关系。

核心思路：论文的核心思路是利用手部姿态作为重要的先验信息，指导透明物体的深度恢复。通过分析手与物体之间的交互关系，可以推断出物体被遮挡部分的形状和深度信息。这种方法结合了语义信息（手部姿态）和几何信息（RGB-D图像），从而更准确地估计透明物体的深度。

技术框架：HADR方法基于隐式神经表示。整体流程如下：1) 输入单张RGB-D图像和手部姿态信息；2) 利用神经网络学习一个隐式函数，该函数将空间坐标映射到密度和颜色值；3) 通过体渲染技术，将隐式函数渲染成深度图；4) 使用损失函数优化网络参数，使得渲染的深度图与真实深度图尽可能接近。手部姿态信息被嵌入到网络中，作为指导信息，帮助网络更好地理解手-物交互关系。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将手部姿态信息融入到深度恢复过程中。传统方法往往忽略了手部信息，或者只是简单地将手部区域进行mask。而HADR方法则充分利用手部姿态的语义和几何信息，将其作为深度恢复的重要指导。这种方法能够更有效地处理手部遮挡问题，并提高深度估计的准确性。

关键设计：该方法的关键设计包括：1) 使用隐式神经表示来表示透明物体的形状和深度；2) 将手部姿态信息编码成向量，并将其作为网络的输入；3) 设计了专门的损失函数，用于约束渲染的深度图与真实深度图之间的差异，并鼓励网络学习手-物交互关系。具体网络结构和参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HADR方法在TransHand-14K数据集上取得了显著的性能提升，优于现有的深度恢复方法。具体性能数据未知，但论文强调了HADR方法在处理手部遮挡和透明物体方面的优势。此外，该方法还在真实世界的人机交接系统中进行了验证，证明了其在实际应用中的可行性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于人机协作、辅助机器人、智能家居等领域。例如，在人机协作场景中，机器人可以准确感知人手持的透明物体，从而更好地完成协作任务。在智能家居中，机器人可以识别用户手持的玻璃杯，并为其提供相应的服务。该技术还有助于提升机器人对复杂环境的理解能力，促进人机交互的智能化发展。

📄 摘要（原文）

Transparent objects are common in daily life, while their optical properties pose challenges for RGB-D cameras to capture accurate depth information. This issue is further amplified when these objects are hand-held, as hand occlusions further complicate depth estimation. For assistant robots, however, accurately perceiving hand-held transparent objects is critical to effective human-robot interaction. This paper presents a Hand-Aware Depth Restoration (HADR) method based on creating an implicit neural representation function from a single RGB-D image. The proposed method utilizes hand posture as an important guidance to leverage semantic and geometric information of hand-object interaction. To train and evaluate the proposed method, we create a high-fidelity synthetic dataset named TransHand-14K with a real-to-sim data generation scheme. Experiments show that our method has better performance and generalization ability compared with existing methods. We further develop a real-world human-to-robot handover system based on HADR, demonstrating its potential in human-robot interaction applications.