MSGField: A Unified Scene Representation Integrating Motion, Semantics, and Geometry for Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2410.15730v1 📥 PDF

作者: Yu Sheng, Runfeng Lin, Lidian Wang, Quecheng Qiu, YanYong Zhang, Yu Zhang, Bei Hua, Jianmin Ji

分类: cs.RO

发布日期: 2024-10-21

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出MSGField，融合运动、语义和几何信息的统一场景表示，用于机器人操作。

🎯 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: 场景表示 机器人操作 动态场景 语义理解 运动估计 高斯溅射 可微渲染

📋 核心要点

  1. 现有动态场景方法无法实时更新或依赖额外深度传感器进行简单编辑，限制了其在现实世界的应用。
  2. MSGField通过2D高斯分布集合进行高质量重建，并用属性编码语义和运动信息，紧凑表示运动场。
  3. 实验结果表明，该方法在静态和动态环境中语言引导操作上取得了显著的成功率，物体抓取成功率与点云方法相当。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为MSGField的场景表示方法，它使用2D高斯分布集合进行高质量重建，并通过属性增强来编码语义和运动信息。特别地，我们通过将每个图元的运动分解为有限的运动基的组合来紧凑地表示运动场。利用高斯溅射的可微实时渲染，我们可以仅通过来自两个摄像机视角的图像监督快速优化物体运动，即使对于复杂的非刚性运动也是如此。此外，我们设计了一个利用物体先验来有效获得良好定义的语义的流程。在具有挑战性的数据集中，包括柔性和极小的物体，我们的方法在静态环境中实现了79.2%的成功率，在动态环境中实现了63.3%的成功率，用于语言引导的操作。对于指定的物体抓取，我们实现了90%的成功率，与基于点云的方法相当。代码和数据集将在https://shengyu724.github.io/MSGField.github.io发布。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在动态场景下的机器人操作中存在局限性。它们要么无法实时更新场景表示，要么需要额外的深度传感器来进行简单的场景编辑。这使得它们难以应用于复杂的真实世界环境，尤其是在处理非刚性运动和需要精细语义理解的任务时。

核心思路：MSGField的核心思路是将场景表示为一个2D高斯分布的集合，每个高斯分布都携带几何、语义和运动信息。通过这种方式，场景可以被高效地渲染和更新。运动信息通过一组运动基的线性组合来表示，从而实现对复杂运动的紧凑编码。利用可微渲染技术，可以直接从图像中优化这些运动基。

技术框架：MSGField的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 使用2D高斯分布初始化场景表示；2) 利用物体先验信息提取语义信息；3) 将每个高斯分布的运动分解为一组运动基的线性组合；4) 使用可微渲染技术，通过图像监督优化场景表示和运动基；5) 将优化后的场景表示用于机器人操作任务，如语言引导的操作和物体抓取。

关键创新：MSGField的关键创新在于其统一的场景表示，它同时编码了几何、语义和运动信息。通过将运动分解为运动基的组合，实现了对复杂运动的紧凑表示和高效优化。此外，利用可微渲染技术，可以直接从图像中学习场景的动态特性，无需额外的深度传感器。

关键设计：MSGField的关键设计包括：1) 使用2D高斯分布作为基本图元，以实现高质量的场景重建；2) 设计运动基来紧凑地表示运动场，运动基的数量是一个需要仔细选择的超参数，以平衡表示能力和计算效率；3) 利用可微渲染技术，通过最小化渲染图像与真实图像之间的差异来优化场景表示和运动基；4) 使用物体先验信息来指导语义信息的提取，例如使用预训练的物体检测模型。

📊 实验亮点

MSGField在包含柔性和极小物体的数据集上进行了评估，在静态环境中实现了79.2%的语言引导操作成功率，在动态环境中实现了63.3%的成功率。对于指定的物体抓取任务，MSGField达到了90%的成功率，与基于点云的方法性能相当。这些结果表明，MSGField能够有效地处理复杂的动态场景，并为机器人操作提供可靠的场景表示。

🎯 应用场景

MSGField在机器人操作领域具有广泛的应用前景，例如语言引导的机器人操作、自动化装配、以及在动态环境中的物体抓取。该方法能够提升机器人在复杂环境中的感知和操作能力，实现更智能、更灵活的机器人系统。未来，该技术有望应用于智能家居、工业自动化、医疗机器人等领域。

📄 摘要（原文）

Combining accurate geometry with rich semantics has been proven to be highly effective for language-guided robotic manipulation. Existing methods for dynamic scenes either fail to update in real-time or rely on additional depth sensors for simple scene editing, limiting their applicability in real-world. In this paper, we introduce MSGField, a representation that uses a collection of 2D Gaussians for high-quality reconstruction, further enhanced with attributes to encode semantic and motion information. Specially, we represent the motion field compactly by decomposing each primitive's motion into a combination of a limited set of motion bases. Leveraging the differentiable real-time rendering of Gaussian splatting, we can quickly optimize object motion, even for complex non-rigid motions, with image supervision from only two camera views. Additionally, we designed a pipeline that utilizes object priors to efficiently obtain well-defined semantics. In our challenging dataset, which includes flexible and extremely small objects, our method achieve a success rate of 79.2% in static and 63.3% in dynamic environments for language-guided manipulation. For specified object grasping, we achieve a success rate of 90%, on par with point cloud-based methods. Code and dataset will be released at:https://shengyu724.github.io/MSGField.github.io.