RoboGrasp: A Universal Grasping Policy for Robust Robotic Control

📄 arXiv: 2502.03072v1 📥 PDF

作者: Yiqi Huang, Travis Davies, Jiahuan Yan, Xiang Chen, Yu Tian, Luhui Hu

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-02-05

💡 一句话要点

RoboGrasp：一种通用的抓取策略，用于鲁棒的机器人控制

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 机器人抓取 模仿学习 世界模型 扩散模型 物体检测 视觉引导 通用策略

📋 核心要点

  1. 现有机器人抓取方法依赖过多机器人状态和RGB图像，易过拟合特定物体，泛化性不足。
  2. RoboGrasp整合预训练抓取检测模型与机器人学习，利用视觉引导提升抓取精度和泛化性。
  3. 实验表明，RoboGrasp在少样本学习和抓取框提示任务中成功率提升高达34%。

📝 摘要（中文）

本文提出RoboGrasp，一个通用的抓取策略框架，旨在提升机器人抓取的精确性、稳定性和泛化能力。现有方法通常过度依赖机器人手臂状态数据和RGB图像，导致对特定物体形状或位置的过拟合。RoboGrasp通过整合预训练的抓取检测模型与机器人学习，利用来自物体检测和分割任务的鲁棒视觉引导，显著提高了抓取性能。基于扩散模型，RoboGrasp能够适应各种机器人学习范式，从而在多样且复杂的场景中实现精确可靠的操作。实验结果表明，RoboGrasp在少样本学习和抓取框提示任务中，成功率提高了高达34%。该框架为解决机器人抓取中的实际挑战提供了一个可扩展且通用的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人抓取方法，特别是基于模仿学习和世界模型的，在泛化性方面存在挑战。它们过度依赖于机器人手臂的状态数据和RGB图像，导致模型容易过拟合到训练集中特定的物体形状、位置和环境。这使得这些方法在面对新的、未见过的物体或场景时，性能显著下降。因此，需要一种更鲁棒、更通用的抓取策略，能够适应各种复杂和动态的环境。

核心思路：RoboGrasp的核心思路是将预训练的抓取检测模型与机器人学习框架相结合，利用视觉信息来引导抓取过程。通过预训练的物体检测和分割模型，RoboGrasp能够更准确地识别和定位物体，从而提供更可靠的抓取姿态估计。这种方法减少了对机器人状态数据的依赖，提高了对物体形状和位置变化的鲁棒性。同时，利用扩散模型，使得该框架能够适应不同的机器人学习范式。

技术框架：RoboGrasp框架主要包含以下几个模块：1) 视觉感知模块：使用预训练的物体检测和分割模型，从RGB图像中提取物体的视觉特征，包括物体的位置、形状和姿态等信息。2) 抓取姿态估计模块：基于视觉特征，估计合适的抓取姿态，包括抓取点的位置和抓取器的方向。3) 机器人控制模块：根据抓取姿态，控制机器人手臂运动，完成抓取任务。4) 扩散模型：用于学习和生成抓取策略，使得框架能够适应不同的机器人学习范式。

关键创新：RoboGrasp的关键创新在于将预训练的抓取检测模型与机器人学习框架相结合，利用视觉信息来引导抓取过程。与传统的依赖机器人状态数据和RGB图像的方法相比，RoboGrasp能够更准确地识别和定位物体，从而提供更可靠的抓取姿态估计。此外，RoboGrasp还采用了扩散模型，使得该框架能够适应不同的机器人学习范式，具有更强的通用性和可扩展性。

关键设计：RoboGrasp的关键设计包括：1) 预训练的物体检测和分割模型：选择合适的预训练模型，并进行微调，以适应特定的抓取任务。2) 抓取姿态估计模块：设计合适的损失函数，例如基于距离的损失函数和基于角度的损失函数，来优化抓取姿态。3) 扩散模型：选择合适的扩散模型结构和训练策略，以学习和生成抓取策略。4) 框架的整体架构：将各个模块有机地结合起来，使得框架能够高效地完成抓取任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

RoboGrasp在少样本学习和抓取框提示任务中表现出色。在少样本学习任务中，RoboGrasp的成功率比现有方法提高了高达34%。在抓取框提示任务中，RoboGrasp也取得了显著的性能提升。这些实验结果表明，RoboGrasp具有很强的泛化能力和鲁棒性，能够适应各种复杂和动态的环境。

🎯 应用场景

RoboGrasp具有广泛的应用前景，包括工业自动化、物流仓储、家庭服务机器人等领域。在工业自动化中，RoboGrasp可以用于自动化装配、质量检测等任务。在物流仓储中，可以用于拣选、分拣等任务。在家庭服务机器人中，可以用于物品整理、清洁等任务。该研究的实际价值在于提高机器人抓取的鲁棒性和泛化性，降低开发成本，加速机器人技术的普及。未来，RoboGrasp有望成为机器人领域的一项关键技术。

📄 摘要（原文）

Imitation learning and world models have shown significant promise in advancing generalizable robotic learning, with robotic grasping remaining a critical challenge for achieving precise manipulation. Existing methods often rely heavily on robot arm state data and RGB images, leading to overfitting to specific object shapes or positions. To address these limitations, we propose RoboGrasp, a universal grasping policy framework that integrates pretrained grasp detection models with robotic learning. By leveraging robust visual guidance from object detection and segmentation tasks, RoboGrasp significantly enhances grasp precision, stability, and generalizability, achieving up to 34% higher success rates in few-shot learning and grasping box prompt tasks. Built on diffusion-based methods, RoboGrasp is adaptable to various robotic learning paradigms, enabling precise and reliable manipulation across diverse and complex scenarios. This framework represents a scalable and versatile solution for tackling real-world challenges in robotic grasping.