VMGNet: A Low Computational Complexity Robotic Grasping Network Based on VMamba with Multi-Scale Feature Fusion

📄 arXiv: 2411.12520v2 📥 PDF

作者: Yuhao Jin, Qizhong Gao, Xiaohui Zhu, Yong Yue, Eng Gee Lim, Yuqing Chen, Prudence Wong, Yijie Chu

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2024-11-19 (更新: 2025-09-09)

备注: This work is part of ongoing research, and we are further developing new techniques based on these results. To avoid premature disclosure of incomplete content, we request withdrawal of the current version and will resubmit once the study is more complete

💡 一句话要点

提出基于VMamba和多尺度特征融合的低复杂度机器人抓取网络VMGNet

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 机器人抓取 视觉状态空间 多尺度特征融合 低计算复杂度 实时性 深度学习

📋 核心要点

  1. 深度学习抓取技术计算复杂度高，难以满足实时性要求高的场景。
  2. 提出VMGNet，引入视觉状态空间实现线性复杂度，并设计融合桥模块进行多尺度特征融合。
  3. 实验表明，VMGNet计算量仅为8.7G FLOPs，推理时间8.1ms，并在真实抓取实验中达到94.4%的成功率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种低计算复杂度和高精度的机器人抓取模型VMGNet。首次将视觉状态空间引入机器人抓取领域，实现了线性计算复杂度，显著降低了模型的计算成本。为了提高模型精度，设计了一个高效轻量级的多尺度特征融合模块，即融合桥模块，用于提取和融合不同尺度的信息。此外，还提出了一种新的损失函数计算方法，以增强子任务之间的重要性差异，提高模型的拟合能力。实验表明，VMGNet在设备上仅有8.7G的浮点运算量和8.1ms的推理时间。VMGNet在Cornell和Jacquard公共数据集上也取得了最先进的性能。为了验证VMGNet在实际应用中的有效性，在多对象场景中进行了真实的抓取实验，VMGNet在真实抓取任务中取得了94.4%的成功率。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于深度学习的机器人抓取方法虽然具有较强的适应性，但计算复杂度显著增加，难以满足高实时性场景的需求。因此，需要设计一种低计算复杂度且高精度的机器人抓取模型。

核心思路：论文的核心思路是利用Visual State Space模型（VMamba）来降低计算复杂度，并结合多尺度特征融合来提高抓取精度。通过引入视觉状态空间，将计算复杂度降低到线性级别，从而显著减少模型的计算成本。同时，设计高效的特征融合模块，提取和融合不同尺度的信息，以提升模型的抓取性能。

技术框架：VMGNet的整体框架包含以下几个主要模块：1) 输入图像经过主干网络提取特征；2) 使用Fusion Bridge Module进行多尺度特征融合；3) 将融合后的特征输入到VMamba模块进行处理；4) 最后，通过预测头输出抓取参数。整个流程旨在实现低复杂度、高精度的机器人抓取。

关键创新：论文的关键创新点在于：1) 首次将Visual State Space模型（VMamba）引入机器人抓取领域，实现了线性计算复杂度；2) 提出了高效轻量级的多尺度特征融合模块（Fusion Bridge Module），用于提取和融合不同尺度的信息；3) 设计了一种新的损失函数计算方法，以增强子任务之间的重要性差异。

关键设计：Fusion Bridge Module的具体结构未知，但其目标是高效地融合多尺度特征。损失函数的设计侧重于增强不同子任务（例如，抓取位置、角度、宽度等）的重要性差异，从而提高模型的拟合能力。VMamba模块的具体参数设置未知，但其核心在于利用状态空间模型实现线性复杂度的序列建模。

📊 实验亮点

VMGNet在Cornell和Jacquard数据集上取得了state-of-the-art的性能。在实际设备上，VMGNet的计算量仅为8.7G FLOPs，推理时间为8.1ms。在真实的多物体抓取实验中，VMGNet达到了94.4%的成功率，验证了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

VMGNet可应用于各种需要实时机器人抓取的场景，例如工业自动化、物流分拣、家庭服务机器人等。该研究降低了计算复杂度，使得机器人抓取技术能够部署在计算资源有限的设备上，从而扩展了其应用范围。未来，该技术有望进一步提升机器人操作的智能化和自动化水平。

📄 摘要（原文）

While deep learning-based robotic grasping technology has demonstrated strong adaptability, its computational complexity has also significantly increased, making it unsuitable for scenarios with high real-time requirements. Therefore, we propose a low computational complexity and high accuracy model named VMGNet for robotic grasping. For the first time, we introduce the Visual State Space into the robotic grasping field to achieve linear computational complexity, thereby greatly reducing the model's computational cost. Meanwhile, to improve the accuracy of the model, we propose an efficient and lightweight multi-scale feature fusion module, named Fusion Bridge Module, to extract and fuse information at different scales. We also present a new loss function calculation method to enhance the importance differences between subtasks, improving the model's fitting ability. Experiments show that VMGNet has only 8.7G Floating Point Operations and an inference time of 8.1 ms on our devices. VMGNet also achieved state-of-the-art performance on the Cornell and Jacquard public datasets. To validate VMGNet's effectiveness in practical applications, we conducted real grasping experiments in multi-object scenarios, and VMGNet achieved an excellent performance with a 94.4% success rate in real-world grasping tasks. The video for the real-world robotic grasping experiments is available at https://youtu.be/S-QHBtbmLc4.