Latent Representations for Visual Proprioception in Inexpensive Robots

📄 arXiv: 2504.14634v2 📥 PDF

作者: Sahara Sheikholeslami, Ladislau Bölöni

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-04-20 (更新: 2025-04-24)

💡 一句话要点

针对低成本机器人，提出基于单目视觉的隐空间位姿估计方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 视觉本体感受 机器人位姿估计 深度学习 单目视觉 低成本机器人 隐空间表示 微调

📋 核心要点

  1. 低成本机器人缺乏精确的关节位置信息，限制了其在复杂环境中的应用。
  2. 利用单目视觉，通过深度学习模型学习机器人位姿的隐空间表示，实现视觉本体感受。
  3. 实验表明，该方法在低成本机器人上能够实现较好的位姿估计精度。

📝 摘要（中文）

机器人操作需要明确或隐含地了解机器人的关节位置。精确的本体感受是高质量工业机器人的标准配置，但在非结构化环境中运行的低成本机器人通常无法获得。本文探讨了：即使在最简单的操作环境中，一个快速的单次回归架构能在多大程度上仅从单个外部摄像头图像执行视觉本体感受？我们探索了几种潜在的表示方法，包括CNN、VAE、ViT和未校准的信标标记包，使用适用于有限数据的微调技术。我们通过在一个低成本的6自由度机器人上的实验来评估可实现的精度。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决低成本机器人缺乏精确本体感受的问题。现有方法依赖于昂贵的传感器或复杂的标定过程，限制了低成本机器人在非结构化环境中的应用。因此，如何仅使用廉价的单目摄像头实现精确的机器人位姿估计是一个关键挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用深度学习模型，直接从单目视觉图像中学习机器人位姿的隐空间表示。通过训练模型将图像映射到机器人关节角度或末端执行器的位姿，从而实现视觉本体感受。这种方法避免了显式的几何建模和标定过程，降低了成本和复杂度。

技术框架：整体框架包括数据采集、模型训练和位姿估计三个阶段。首先，采集包含机器人图像和对应关节角度的数据集。然后，使用CNN、VAE、ViT等深度学习模型进行训练，学习图像到位姿的映射关系。最后，在测试阶段，输入单目图像，模型输出估计的机器人位姿。论文比较了不同隐空间表示方法的效果。

关键创新：论文的关键创新在于探索了多种隐空间表示方法在视觉本体感受中的应用，并针对有限数据场景提出了微调策略。通过比较CNN、VAE、ViT等不同模型的性能，为低成本机器人的视觉本体感受提供了一种新的解决方案。此外，使用未标定的fiducial markers作为隐空间表示也是一个创新点。

关键设计：论文使用了多种深度学习模型作为位姿估计器，包括CNN、VAE和ViT。针对数据量有限的情况，采用了微调策略，即先在大型数据集上预训练模型，然后在机器人数据集上进行微调。损失函数通常采用均方误差（MSE）损失，用于衡量估计位姿与真实位姿之间的差异。对于fiducial markers，论文探索了直接使用marker的位置信息作为隐空间表示的方法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于深度学习的视觉本体感受方法在低成本6自由度机器人上能够实现较好的位姿估计精度。论文比较了CNN、VAE、ViT等不同模型的性能，发现ViT模型在有限数据情况下表现出较好的泛化能力。此外，使用未标定的fiducial markers作为隐空间表示也取得了不错的效果，为低成本机器人本体感受提供了一种新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于低成本机器人、协作机器人、移动机器人等领域，实现自主导航、物体抓取、装配等任务。通过降低机器人本体感受的成本和复杂度，可以促进机器人在更多场景中的应用，例如家庭服务、农业生产、医疗辅助等。未来的研究可以进一步探索如何提高位姿估计的鲁棒性和泛化能力。

📄 摘要（原文）

Robotic manipulation requires explicit or implicit knowledge of the robot's joint positions. Precise proprioception is standard in high-quality industrial robots but is often unavailable in inexpensive robots operating in unstructured environments. In this paper, we ask: to what extent can a fast, single-pass regression architecture perform visual proprioception from a single external camera image, available even in the simplest manipulation settings? We explore several latent representations, including CNNs, VAEs, ViTs, and bags of uncalibrated fiducial markers, using fine-tuning techniques adapted to the limited data available. We evaluate the achievable accuracy through experiments on an inexpensive 6-DoF robot.