ZeroGrasp: Zero-Shot Shape Reconstruction Enabled Robotic Grasping

📄 arXiv: 2504.10857v1 📥 PDF

作者: Shun Iwase, Zubair Irshad, Katherine Liu, Vitor Guizilini, Robert Lee, Takuya Ikeda, Ayako Amma, Koichi Nishiwaki, Kris Kitani, Rares Ambrus, Sergey Zakharov

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-04-15

备注: Published at CVPR 2025, Webpage: https://sh8.io/#/zerograsp

💡 一句话要点

ZeroGrasp：零样本形状重建驱动的机器人抓取

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 机器人抓取 3D重建 零样本学习 深度学习 合成数据

📋 核心要点

  1. 现有机器人抓取方法依赖局部信息，忽略场景几何建模，易导致次优运动和碰撞。
  2. ZeroGrasp框架同时进行3D重建和抓取姿态预测，利用遮挡推理和空间关系建模提升性能。
  3. ZeroGrasp结合大规模合成数据集训练，在GraspNet-1B和真实机器人实验中表现出SOTA性能。

📝 摘要（中文）

机器人抓取是具身智能系统的基石能力。许多方法直接从局部信息输出抓取姿态，而不对场景的几何形状进行建模，导致次优的运动甚至碰撞。为了解决这些问题，我们提出了ZeroGrasp，这是一个新颖的框架，可以近乎实时地同时执行3D重建和抓取姿态预测。我们方法的一个关键见解是，遮挡推理和对物体之间空间关系建模有利于准确的重建和抓取。我们将我们的方法与一个新颖的大规模合成数据集相结合，该数据集包含来自Objaverse-LVIS数据集的12K个对象的100万张逼真图像、高分辨率3D重建和113亿个物理上有效的抓取姿态注释。我们在GraspNet-1B基准测试以及真实世界的机器人实验中评估了ZeroGrasp。ZeroGrasp通过利用合成数据实现了最先进的性能，并推广到新的真实世界对象。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人抓取方法通常直接从局部视觉信息预测抓取姿态，忽略了对场景完整几何形状的理解和建模。这种方式容易受到遮挡和噪声的影响，导致抓取规划不准确，产生次优的运动轨迹，甚至发生碰撞。因此，如何利用有限的观测信息，有效地进行场景重建，并在此基础上进行精确的抓取姿态预测，是一个重要的挑战。

核心思路：ZeroGrasp的核心思路是将3D重建和抓取姿态预测两个任务紧密结合。通过同时进行场景的3D重建，可以获得更完整的几何信息，从而提高抓取姿态预测的准确性。此外，该方法还强调了遮挡推理和物体间空间关系建模的重要性，认为这些信息对于准确的重建和抓取都至关重要。这种联合优化方法能够更好地利用场景中的上下文信息，提高抓取的鲁棒性和泛化能力。

技术框架：ZeroGrasp框架包含两个主要模块：3D重建模块和抓取姿态预测模块。3D重建模块负责从输入的图像数据中重建出场景的3D模型。抓取姿态预测模块则基于重建的3D模型，预测合适的抓取姿态。这两个模块通过共享特征表示和联合损失函数进行优化，从而实现相互促进。整个框架可以近乎实时地运行，适用于实际的机器人抓取应用。

关键创新：ZeroGrasp最重要的技术创新点在于其联合优化3D重建和抓取姿态预测的能力。与以往分别进行重建和抓取的方法不同，ZeroGrasp将这两个任务整合到一个统一的框架中，通过共享信息和相互约束，提高了整体性能。此外，该方法还引入了遮挡推理和空间关系建模，进一步提升了重建和抓取的准确性。

关键设计：ZeroGrasp的关键设计包括：1) 使用深度神经网络进行3D重建和抓取姿态预测；2) 设计联合损失函数，同时优化重建和抓取性能；3) 利用大规模合成数据集进行训练，提高模型的泛化能力；4) 采用高效的算法实现，保证近实时运行速度。具体参数设置、网络结构和损失函数细节在论文中有详细描述，但此处未提供具体数值。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ZeroGrasp在GraspNet-1B基准测试中取得了state-of-the-art的性能，证明了其有效性。此外，通过真实世界的机器人实验，ZeroGrasp展示了其在处理新物体的泛化能力。该方法利用合成数据进行训练，避免了对大量真实数据的依赖，降低了训练成本。

🎯 应用场景

ZeroGrasp在工业自动化、家庭服务机器人、物流分拣等领域具有广泛的应用前景。它可以使机器人能够更好地理解和操作周围环境，从而实现更高效、更安全的抓取任务。该研究的进展有助于推动机器人技术的发展，使其能够更好地服务于人类。

📄 摘要（原文）

Robotic grasping is a cornerstone capability of embodied systems. Many methods directly output grasps from partial information without modeling the geometry of the scene, leading to suboptimal motion and even collisions. To address these issues, we introduce ZeroGrasp, a novel framework that simultaneously performs 3D reconstruction and grasp pose prediction in near real-time. A key insight of our method is that occlusion reasoning and modeling the spatial relationships between objects is beneficial for both accurate reconstruction and grasping. We couple our method with a novel large-scale synthetic dataset, which comprises 1M photo-realistic images, high-resolution 3D reconstructions and 11.3B physically-valid grasp pose annotations for 12K objects from the Objaverse-LVIS dataset. We evaluate ZeroGrasp on the GraspNet-1B benchmark as well as through real-world robot experiments. ZeroGrasp achieves state-of-the-art performance and generalizes to novel real-world objects by leveraging synthetic data.