GAPartManip: A Large-scale Part-centric Dataset for Material-Agnostic Articulated Object Manipulation
作者: Wenbo Cui, Chengyang Zhao, Songlin Wei, Jiazhao Zhang, Haoran Geng, Yaran Chen, Haoran Li, He Wang
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2024-11-27 (更新: 2025-03-21)
备注: Accepted by ICRA 2025. Project page: https://pku-epic.github.io/GAPartManip/
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
GAPartManip：大规模部件中心数据集，用于材质无关的可动对象操作
🎯 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: 可动对象操作 部件中心数据集 深度感知 交互姿态预测 具身智能
📋 核心要点
- 现有方法在深度感知不完善和缺乏部件交互多样性的情况下，难以有效操控家庭场景中的可动对象。
- 论文构建大规模部件中心数据集，包含材质随机化和部件导向交互姿态标注，并提出模块化框架提升操作性能。
- 实验表明，该数据集能显著提升深度感知和可执行交互姿态预测在模拟和真实场景中的性能。
📝 摘要（中文）
本文提出了一个大规模的部件中心数据集，用于可动对象的操控，旨在解决现有方法在家庭场景中由于深度感知不完善（如透明盖子和反光把手）以及缺乏基于部件交互多样性而导致的挑战。该数据集具有逼真的材质随机化和部件导向的、场景级可执行交互姿态的详细标注。通过将该数据集与最先进的深度估计和交互姿态预测方法集成，验证了其有效性。此外，还提出了一个新颖的模块化框架，为通用可动对象操作提供卓越而稳健的性能。实验表明，该数据集显著提高了模拟和真实场景中深度感知和可执行交互姿态预测的性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在真实场景中，由于深度感知的局限性（例如透明物体、反光表面），以及缺乏足够多样化的部件交互信息，难以有效地操控可动对象。这限制了机器人技术在家庭环境中的应用。
核心思路：论文的核心思路是通过构建一个大规模、高质量的部件中心数据集，为算法提供更丰富的训练数据，从而提升模型在复杂环境下的泛化能力。同时，设计一个模块化的操作框架，以增强操作的鲁棒性和通用性。
技术框架：该研究包含数据集构建和模块化操作框架两部分。数据集构建方面，重点在于生成逼真的材质随机化场景，并对部件导向的交互姿态进行详细标注。模块化操作框架的具体架构未知，但摘要中提到它集成了深度估计和交互姿态预测等模块，并能实现通用可动对象操作。
关键创新：关键创新在于数据集的构建方式，它以部件为中心，并考虑了材质的多样性，这使得模型能够学习到更鲁棒的特征表示。此外，模块化框架的设计也可能包含创新点，但具体细节未知。
关键设计：关于数据集，关键设计包括材质随机化的方法、交互姿态的标注策略以及数据集的规模。关于模块化框架，关键设计包括各个模块之间的连接方式、损失函数的设计以及如何实现通用性。具体的技术细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文通过实验验证了所提出的数据集能够显著提升深度感知和可执行交互姿态预测的性能。虽然具体的性能数据和提升幅度未知，但实验结果表明，该数据集在模拟和真实场景中均表现出良好的效果，证明了其有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于家庭服务机器人、智能家居系统等领域，提升机器人操控可动对象的能力，例如打开抽屉、操作电器开关等。这有助于实现更智能、更自主的机器人，从而改善人们的生活质量，并推动具身智能的发展。
📄 摘要（原文）
Effectively manipulating articulated objects in household scenarios is a crucial step toward achieving general embodied artificial intelligence. Mainstream research in 3D vision has primarily focused on manipulation through depth perception and pose detection. However, in real-world environments, these methods often face challenges due to imperfect depth perception, such as with transparent lids and reflective handles. Moreover, they generally lack the diversity in part-based interactions required for flexible and adaptable manipulation. To address these challenges, we introduced a large-scale part-centric dataset for articulated object manipulation that features both photo-realistic material randomization and detailed annotations of part-oriented, scene-level actionable interaction poses. We evaluated the effectiveness of our dataset by integrating it with several state-of-the-art methods for depth estimation and interaction pose prediction. Additionally, we proposed a novel modular framework that delivers superior and robust performance for generalizable articulated object manipulation. Our extensive experiments demonstrate that our dataset significantly improves the performance of depth perception and actionable interaction pose prediction in both simulation and real-world scenarios. More information and demos can be found at: https://pku-epic.github.io/GAPartManip/.