DAP: Diffusion-based Affordance Prediction for Multi-modality Storage

📄 arXiv: 2409.00499v1 📥 PDF

作者: Haonan Chang, Kowndinya Boyalakuntla, Yuhan Liu, Xinyu Zhang, Liam Schramm, Abdeslam Boularias

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2024-08-31

备注: Paper Accepted by IROS2024. Arxiv version is 8 pages

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于扩散的DAP方法，解决多模态物体收纳中的精确位姿预测问题

🎯 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: 机器人操作 容纳能力预测 扩散模型 多模态学习 位姿估计

📋 核心要点

  1. 现有方法在解决物体收纳问题时，面临多模态解空间和计算资源消耗大的挑战。
  2. DAP方法通过两步策略，先定位可放置区域，再计算物体与区域的精确相对位姿，有效应对多模态问题。
  3. 实验结果表明，DAP在RPDiff基准测试中优于现有方法，并在真实世界应用中表现出更高的数据效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的基于扩散的容纳能力预测（DAP）流程，用于解决多模态物体收纳问题。该问题超越了传统的重排列任务，要求将物体精确地放置到容器中，并具有精确的朝向和位置。DAP采用两步法，首先识别容器上可放置的区域，然后精确计算物体与该区域之间的相对位姿。现有方法要么难以处理多模态问题，要么需要计算密集型的训练。实验表明，DAP在当前最先进的RPDiff基准上表现出卓越的性能和训练效率，并在真实世界应用中展现出数据效率，优于现有的模拟驱动方法。该研究填补了机器人操作研究中的空白，提供了一种计算高效且能够处理真实世界可变性的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作中物体收纳问题，即如何将物体以精确的位姿放置到容器中。现有方法，如RPDiff，在处理多模态问题时存在困难，并且训练过程计算量大，效率低。此外，现有方法对真实世界数据的泛化能力较弱，依赖于大量的模拟数据。

核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型学习物体与容器之间的容纳关系，并将其分解为两个步骤：首先预测容器上可放置物体的区域（placeable region），然后预测物体相对于该区域的精确位姿。这种分解能够有效降低问题的复杂性，并更好地处理多模态问题。

技术框架：DAP流程包含两个主要阶段：1) 容纳区域预测：使用扩散模型预测容器上可放置物体的区域。输入包括容器和物体的几何信息（例如点云），输出是容器上可放置区域的概率分布。2) 位姿预测：在第一阶段预测的容纳区域的基础上，使用另一个扩散模型预测物体相对于该区域的精确位姿。输入包括物体和容纳区域的几何信息，输出是物体相对于容纳区域的位姿分布。

关键创新：DAP的关键创新在于将扩散模型应用于容纳能力预测，并将其分解为区域预测和位姿预测两个步骤。这种分解能够有效降低问题的复杂性，并更好地处理多模态问题。此外，DAP在训练效率和真实世界数据泛化能力方面也优于现有方法。

关键设计：DAP使用扩散模型进行区域和位姿预测。具体来说，使用条件变分自编码器（CVAE）作为扩散模型的骨干网络。损失函数包括扩散模型的标准损失函数以及额外的正则化项，以提高模型的稳定性和泛化能力。网络结构采用PointNet++等点云处理网络提取几何特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DAP在RPDiff基准测试中取得了显著的性能提升，在收纳成功率和训练效率方面均优于RPDiff。此外，实验表明，DAP在真实世界数据上的泛化能力更强，仅需少量真实数据即可达到较好的性能，这表明DAP具有很强的数据效率，优于依赖大量模拟数据的现有方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化仓储、智能制造、家庭服务机器人等领域。例如，在自动化仓储中，机器人可以利用DAP方法将货物高效、准确地放置到货架或容器中。在智能制造中，机器人可以利用DAP方法将零部件精确地组装到产品中。在家庭服务机器人中，机器人可以利用DAP方法整理物品，例如将玩具放入玩具箱。

📄 摘要（原文）

Solving storage problem: where objects must be accurately placed into containers with precise orientations and positions, presents a distinct challenge that extends beyond traditional rearrangement tasks. These challenges are primarily due to the need for fine-grained 6D manipulation and the inherent multi-modality of solution spaces, where multiple viable goal configurations exist for the same storage container. We present a novel Diffusion-based Affordance Prediction (DAP) pipeline for the multi-modal object storage problem. DAP leverages a two-step approach, initially identifying a placeable region on the container and then precisely computing the relative pose between the object and that region. Existing methods either struggle with multi-modality issues or computation-intensive training. Our experiments demonstrate DAP's superior performance and training efficiency over the current state-of-the-art RPDiff, achieving remarkable results on the RPDiff benchmark. Additionally, our experiments showcase DAP's data efficiency in real-world applications, an advancement over existing simulation-driven approaches. Our contribution fills a gap in robotic manipulation research by offering a solution that is both computationally efficient and capable of handling real-world variability. Code and supplementary material can be found at: https://github.com/changhaonan/DPS.git.