FuseGrasp: Radar-Camera Fusion for Robotic Grasping of Transparent Objects
作者: Hongyu Deng, Tianfan Xue, He Chen
分类: cs.RO
发布日期: 2025-02-27 (更新: 2025-02-28)
备注: 16 pages, 20 figures, accepted by IEEE TMC
💡 一句话要点
FuseGrasp：利用雷达-相机融合技术实现透明物体机器人抓取
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人抓取 透明物体 雷达相机融合 深度补全 毫米波雷达
📋 核心要点
- 现有机器人抓取透明物体的方法依赖相机，易受光照影响，鲁棒性不足。
- FuseGrasp融合雷达和相机数据，利用毫米波雷达的特性，使透明物体在雷达图像中呈现不透明。
- FuseGrasp通过两阶段训练和雷达-相机融合，提升了深度重建精度和抓取成功率，并能识别材质。
📝 摘要（中文）
透明物体在日常环境中普遍存在，但其独特的物理特性给相机引导的机器人手臂带来了重大挑战。目前的研究主要依赖于纯相机方法，这些方法在低光照等次优条件下常常失效。为了应对这一挑战，我们提出了FuseGrasp，这是第一个专门为增强透明物体操作而设计的雷达-相机融合系统。FuseGrasp利用毫米波（mmWave）信号的弱穿透性，使透明材料呈现不透明状态，并将其与机器人手臂的精确运动控制相结合，以获取高质量的透明物体毫米波雷达图像。该系统采用精心设计的深度神经网络来融合雷达和相机图像，从而提高深度补全效果并提升物体抓取的成功率。然而，由于透明物体的雷达图像数据集有限，有效训练FuseGrasp并非易事。我们利用大型RGB-D数据集解决了这个问题，并提出了一种有效的两阶段训练方法：首先在大型公共透明物体RGB-D数据集上预训练FuseGrasp，然后在自建的小型RGB-D-雷达数据集上对其进行微调。此外，作为一个副产品，FuseGrasp可以利用毫米波雷达的材料识别能力来确定透明物体的成分，例如玻璃或塑料。这种识别结果有助于机器人手臂适当地调节其抓握力。大量的测试表明，FuseGrasp显著提高了透明物体的深度重建和材料识别精度。此外，真实的机器人试验已经证实，FuseGrasp显著增强了透明物体的处理能力。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于视觉的透明物体抓取方法在光照条件不佳时表现不佳，难以准确获取透明物体的深度信息。这导致机器人难以可靠地抓取透明物体。因此，需要一种更鲁棒的方法来感知透明物体的形状和位置。
核心思路：利用毫米波雷达对透明物体具有一定的反射特性，即使在光学上透明，在雷达图像中也能呈现出一定的轮廓。通过融合雷达和相机数据，可以互补彼此的不足，提高深度感知的准确性和鲁棒性。这样设计的目的是为了克服纯视觉方法在透明物体抓取中的局限性。
技术框架：FuseGrasp系统包含一个毫米波雷达和一个相机，它们同时获取场景数据。系统使用一个深度神经网络来融合雷达和相机图像，生成更准确的深度图。该网络采用两阶段训练策略：首先在一个大型RGB-D数据集上进行预训练，然后在一个小型RGB-D-雷达数据集上进行微调。最终，系统输出抓取姿态，控制机器人手臂执行抓取动作。
关键创新：FuseGrasp的核心创新在于雷达-相机融合在透明物体抓取中的应用。这是首次尝试将毫米波雷达引入到透明物体的机器人操作中，利用了毫米波对透明材料的特殊响应。此外，两阶段训练策略也是一个关键创新，它解决了雷达数据稀缺的问题。
关键设计：网络结构未知，但可以推测使用了某种形式的编码器-解码器结构，用于融合雷达和相机特征并生成深度图。损失函数未知，但可能包括深度重建损失和抓取成功率损失。两阶段训练策略的关键在于选择合适的预训练数据集和微调数据集，以及调整学习率等超参数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
FuseGrasp通过雷达-相机融合，显著提高了透明物体的深度重建精度和材料识别能力。实验结果表明，该方法在深度重建方面优于纯视觉方法，并能准确识别玻璃和塑料等透明材料。在真实的机器人抓取实验中，FuseGrasp显著提高了透明物体的抓取成功率，验证了该方法的有效性。
🎯 应用场景
FuseGrasp在自动化仓储、智能制造、家庭服务等领域具有广泛的应用前景。例如，在仓储物流中，可以用于自动分拣和搬运透明包装的商品；在智能制造中，可以用于操作透明的玻璃或塑料部件；在家庭服务中，可以帮助机器人完成透明物体的整理和清洁任务。该研究有望提升机器人操作透明物体的智能化水平。
📄 摘要（原文）
Transparent objects are prevalent in everyday environments, but their distinct physical properties pose significant challenges for camera-guided robotic arms. Current research is mainly dependent on camera-only approaches, which often falter in suboptimal conditions, such as low-light environments. In response to this challenge, we present FuseGrasp, the first radar-camera fusion system tailored to enhance the transparent objects manipulation. FuseGrasp exploits the weak penetrating property of millimeter-wave (mmWave) signals, which causes transparent materials to appear opaque, and combines it with the precise motion control of a robotic arm to acquire high-quality mmWave radar images of transparent objects. The system employs a carefully designed deep neural network to fuse radar and camera imagery, thereby improving depth completion and elevating the success rate of object grasping. Nevertheless, training FuseGrasp effectively is non-trivial, due to limited radar image datasets for transparent objects. We address this issue utilizing large RGB-D dataset, and propose an effective two-stage training approach: we first pre-train FuseGrasp on a large public RGB-D dataset of transparent objects, then fine-tune it on a self-built small RGB-D-Radar dataset. Furthermore, as a byproduct, FuseGrasp can determine the composition of transparent objects, such as glass or plastic, leveraging the material identification capability of mmWave radar. This identification result facilitates the robotic arm in modulating its grip force appropriately. Extensive testing reveals that FuseGrasp significantly improves the accuracy of depth reconstruction and material identification for transparent objects. Moreover, real-world robotic trials have confirmed that FuseGrasp markedly enhances the handling of transparent items. A video demonstration of FuseGrasp is available at https://youtu.be/MWDqv0sRSok.