FusionSense: Bridging Common Sense, Vision, and Touch for Robust Sparse-View Reconstruction
作者: Irving Fang, Kairui Shi, Xujin He, Siqi Tan, Yifan Wang, Hanwen Zhao, Hung-Jui Huang, Wenzhen Yuan, Chen Feng, Jing Zhang
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.GR
发布日期: 2024-10-10
💡 一句话要点
FusionSense：融合常识、视觉和触觉，实现稳健的稀疏视角三维重建
🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 三维重建 稀疏视角 视觉触觉融合 常识推理 机器人感知
📋 核心要点
- 现有稀疏视角三维重建方法在处理透明、反射或黑暗物体时面临挑战，难以获得鲁棒的全局形状信息。
- FusionSense融合了来自基础模型的先验知识与视觉、触觉传感器数据，通过分层优化策略实现稳健的三维重建。
- 实验结果表明，FusionSense在真实世界数据上优于现有方法，尤其在处理具有挑战性的物体时性能提升显著。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为FusionSense的新型3D重建框架，旨在模仿人类将常识知识与视觉和触觉感官输入相结合来理解周围环境的能力。FusionSense使机器人能够融合来自基础模型的先验知识与来自视觉和触觉传感器的高度稀疏观测。该框架解决了三个关键挑战：(i) 机器人如何有效地获取关于周围场景和物体的鲁棒全局形状信息？(ii) 机器人如何利用几何和常识先验策略性地选择物体上的触摸点？(iii) 诸如触觉信号之类的局部观测如何改善物体的整体表示？FusionSense采用3D高斯溅射作为核心表示，并结合了涉及全局结构构建、物体视觉外壳剪枝和局部几何约束的分层优化策略。该方法在传统上具有挑战性的透明、反射或黑暗物体环境中实现了快速而稳健的感知，从而能够实现更多的下游操作或导航任务。真实世界数据的实验表明，该框架优于先前最先进的稀疏视角方法。所有代码和数据均在项目网站上开源。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在极度稀疏的视角下，如何利用视觉和触觉信息，结合常识知识，对物体进行鲁棒的三维重建问题。现有方法在处理透明、反射或黑暗等具有挑战性的物体时，由于缺乏足够的信息，重建效果往往不佳。此外，如何有效地利用触觉信息来补充视觉信息也是一个难点。
核心思路：论文的核心思路是融合来自预训练模型（例如大型语言模型或视觉语言模型）的先验知识，以及来自视觉和触觉传感器的信息，构建一个更完整、更准确的物体三维模型。通过常识知识指导触觉点的选择，并利用触觉信息优化重建结果。
技术框架：FusionSense框架主要包含以下几个阶段：1) 全局结构构建：利用视觉信息初始化场景的全局结构。2) 物体视觉外壳剪枝：利用视觉信息和常识知识，对物体的视觉外壳进行剪枝，去除不合理的区域。3) 局部几何约束：利用触觉信息，对物体的局部几何形状进行约束和优化。框架使用3D高斯溅射（3D Gaussian Splatting）作为核心的三维表示方法。
关键创新：该论文的关键创新在于将常识知识、视觉信息和触觉信息融合到一个统一的3D重建框架中。通过常识知识指导触觉点的选择，并利用触觉信息优化重建结果，从而提高了重建的鲁棒性和准确性。此外，使用3D高斯溅射作为核心表示，可以实现高效的渲染和优化。
关键设计：框架采用分层优化策略，首先构建全局结构，然后进行视觉外壳剪枝，最后进行局部几何约束。损失函数的设计考虑了视觉信息、触觉信息和常识知识的约束。具体的参数设置和网络结构在论文中有详细描述，但具体数值未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，FusionSense在真实世界数据集上优于现有的稀疏视角三维重建方法。尤其是在处理透明、反射或黑暗等具有挑战性的物体时，FusionSense的重建效果明显优于其他方法。具体的性能提升数据在论文中给出，但此处未知。
🎯 应用场景
FusionSense技术可应用于机器人操作、自动驾驶、虚拟现实等领域。例如，机器人可以利用该技术在复杂环境中进行物体识别和操作；自动驾驶系统可以利用该技术提高对周围环境的感知能力；虚拟现实应用可以利用该技术创建更逼真的三维场景。该研究的实际价值在于提高了三维重建的鲁棒性和准确性，为相关领域的应用提供了更好的技术支持。未来，该技术有望进一步发展，实现更智能、更高效的三维感知。
📄 摘要（原文）
Humans effortlessly integrate common-sense knowledge with sensory input from vision and touch to understand their surroundings. Emulating this capability, we introduce FusionSense, a novel 3D reconstruction framework that enables robots to fuse priors from foundation models with highly sparse observations from vision and tactile sensors. FusionSense addresses three key challenges: (i) How can robots efficiently acquire robust global shape information about the surrounding scene and objects? (ii) How can robots strategically select touch points on the object using geometric and common-sense priors? (iii) How can partial observations such as tactile signals improve the overall representation of the object? Our framework employs 3D Gaussian Splatting as a core representation and incorporates a hierarchical optimization strategy involving global structure construction, object visual hull pruning and local geometric constraints. This advancement results in fast and robust perception in environments with traditionally challenging objects that are transparent, reflective, or dark, enabling more downstream manipulation or navigation tasks. Experiments on real-world data suggest that our framework outperforms previously state-of-the-art sparse-view methods. All code and data are open-sourced on the project website.