CtRNet-X: Camera-to-Robot Pose Estimation in Real-world Conditions Using a Single Camera

📄 arXiv: 2409.10441v1 📥 PDF

作者: Jingpei Lu, Zekai Liang, Tristin Xie, Florian Ritcher, Shan Lin, Sainan Liu, Michael C. Yip

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2024-09-16

备注: 7 pages, 5 figures, project website: https://sites.google.com/ucsd.edu/ctrnet-x

💡 一句话要点

CtRNet-X：提出单目相机下的相机-机器人位姿估计方法，解决部分遮挡问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 相机-机器人标定 位姿估计 视觉-语言模型 机器人控制 部分遮挡

📋 核心要点

  1. 现有无标记位姿估计方法依赖于机器人所有关节可见的假设，但在实际场景中，机器人常常存在部分遮挡，导致方法失效。
  2. 提出CtRNet-X框架，利用视觉-语言模型进行细粒度机器人组件检测，并集成到基于关键点的位姿估计网络中，增强鲁棒性。
  3. 在公共数据集和自建的部分遮挡数据集上验证了CtRNet-X的有效性和泛化性，表明其适用于更广泛的实际操作场景。

📝 摘要（中文）

相机-机器人标定对于基于视觉的机器人控制至关重要，并且需要付出努力才能使其准确。最近在无标记位姿估计方法方面的进展消除了相机-机器人标定中耗时的物理设置的需要。虽然现有的无标记位姿估计方法已经展示了令人印象深刻的精度，而无需繁琐的设置，但它们依赖于所有机器人关节都在相机视野内可见的假设。然而，在实践中，由于实际约束，机器人通常会移入和移出视野，并且机器人的某些部分可能在整个操作任务期间保持在画面之外，从而导致缺乏足够的视觉特征，并导致这些方法失败。为了解决这个挑战并增强其对基于视觉的机器人控制的适用性，我们提出了一种新的框架，该框架能够估计具有部分可见机器人机械手的机器人姿势。我们的方法利用视觉-语言模型进行细粒度的机器人组件检测，并将其集成到基于关键点的姿势估计网络中，从而在各种操作条件下实现更强大的性能。该框架在公共机器人数据集和自收集的部分视图数据集上进行了评估，以证明我们的鲁棒性和泛化性。因此，该方法对于更广泛的实际操作场景中的机器人姿势估计是有效的。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决单目相机下，机器人部分关节被遮挡时，相机到机器人位姿估计精度下降的问题。现有方法依赖于机器人所有关节可见，在实际场景中难以保证，导致位姿估计失败。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉-语言模型（Vision-Language Models, VLMs）对机器人组件进行细粒度检测，即使部分关节被遮挡，也能通过其他可见组件推断出整体位姿。将VLMs的检测结果融入到基于关键点的位姿估计网络中，提高鲁棒性。

技术框架：CtRNet-X框架主要包含两个阶段：1) 机器人组件检测阶段：利用VLMs检测图像中的机器人组件，例如连杆、关节等。2) 位姿估计阶段：将组件检测结果作为先验信息，输入到基于关键点的位姿估计网络中，预测机器人的位姿。整体流程是从单目相机获取图像，经过VLMs进行组件检测，然后利用位姿估计网络得到最终的相机到机器人位姿。

关键创新：关键创新在于将视觉-语言模型引入到机器人位姿估计中，利用VLMs强大的语义理解能力，即使在部分遮挡的情况下也能准确检测到机器人组件。这与传统方法仅依赖于视觉特征进行位姿估计有本质区别，提高了对遮挡的鲁棒性。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) 如何选择合适的VLMs模型，并针对机器人组件检测进行微调。2) 如何将VLMs的检测结果有效地融入到位姿估计网络中，例如作为注意力机制的输入或特征增强。3) 位姿估计网络的具体结构，例如采用何种骨干网络、损失函数等。这些细节决定了最终的位姿估计精度和鲁棒性。（具体细节需参考论文正文）

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在公共机器人数据集和自建的部分遮挡数据集上进行了评估，结果表明CtRNet-X在部分遮挡情况下能够显著提高位姿估计的精度和鲁棒性。具体的性能数据（例如位姿估计误差的降低百分比）和对比基线（例如传统的基于视觉特征的方法）需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种基于视觉的机器人控制任务中，例如机器人抓取、装配、焊接等。尤其是在工业环境中，机器人经常需要在复杂的场景下工作，存在遮挡和光照变化等问题，该方法能够提高机器人的适应性和可靠性。未来，该方法还可以扩展到其他类型的机器人和场景中，例如无人机、自动驾驶等。

📄 摘要（原文）

Camera-to-robot calibration is crucial for vision-based robot control and requires effort to make it accurate. Recent advancements in markerless pose estimation methods have eliminated the need for time-consuming physical setups for camera-to-robot calibration. While the existing markerless pose estimation methods have demonstrated impressive accuracy without the need for cumbersome setups, they rely on the assumption that all the robot joints are visible within the camera's field of view. However, in practice, robots usually move in and out of view, and some portion of the robot may stay out-of-frame during the whole manipulation task due to real-world constraints, leading to a lack of sufficient visual features and subsequent failure of these approaches. To address this challenge and enhance the applicability to vision-based robot control, we propose a novel framework capable of estimating the robot pose with partially visible robot manipulators. Our approach leverages the Vision-Language Models for fine-grained robot components detection, and integrates it into a keypoint-based pose estimation network, which enables more robust performance in varied operational conditions. The framework is evaluated on both public robot datasets and self-collected partial-view datasets to demonstrate our robustness and generalizability. As a result, this method is effective for robot pose estimation in a wider range of real-world manipulation scenarios.