Gripper Keypose and Object Pointflow as Interfaces for Bimanual Robotic Manipulation
作者: Yuyin Yang, Zetao Cai, Yang Tian, Jia Zeng, Jiangmiao Pang
分类: cs.RO
发布日期: 2025-04-24
备注: Published at Robotics: Science and Systems (RSS) 2025
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出PPI框架，通过关键姿态与点流接口提升双臂机器人操作性能
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 双臂机器人 操作技能学习 关键姿态预测 点流估计 端到端学习
📋 核心要点
- 现有双臂机器人操作方法在空间定位精度和运动轨迹灵活性方面存在不足，难以应对复杂操作任务。
- PPI框架通过预测关键夹爪姿态和物体点流，并将其与连续动作估计相结合，从而提升操作性能。
- 实验结果表明，PPI在模拟和真实环境中均优于现有方法，尤其在真实场景中表现出强大的泛化能力。
📝 摘要（中文）
双臂操作是一项具有挑战性但至关重要的机器人能力，它需要精确的空间定位和通用的运动轨迹，这对现有方法提出了重大挑战。现有方法分为两类：基于关键帧的策略，预测关键帧中的夹爪姿势并通过运动规划器执行；以及连续控制方法，在每个时间步顺序估计动作。基于关键帧的方法缺乏帧间监督，难以保持一致性或执行曲线运动，而连续方法的空间感知能力较弱。为了解决这些问题，本文提出了一种端到端框架PPI（keyPose and Pointflow Interface），它集成了目标夹爪姿势和对象点流的预测以及连续动作估计。这些接口使模型能够有效地关注目标操作区域，而整个框架引导多样且无碰撞的轨迹。通过将接口预测与连续动作估计相结合，PPI在各种双臂操作任务中表现出卓越的性能，从而增强了空间定位能力并满足了处理运动限制的灵活性。在广泛的评估中，PPI在模拟和真实世界的实验中均显着优于先前的方法，实现了最先进的性能，在RLBench2模拟基准测试中提高了+16.1%，在四个具有挑战性的真实世界任务中平均提高了+27.5%。值得注意的是，PPI在真实场景中表现出强大的稳定性、高精度和卓越的泛化能力。
🔬 方法详解
问题定义：现有双臂机器人操作方法主要分为基于关键帧和基于连续控制两类。基于关键帧的方法缺乏帧间监督，难以生成平滑的曲线运动；基于连续控制的方法空间感知能力较弱，容易出现操作失败。因此，如何提升双臂机器人在复杂操作任务中的空间定位精度和运动轨迹灵活性是一个关键问题。
核心思路：PPI框架的核心思路是将关键帧的全局规划能力与连续控制的局部调整能力相结合。通过预测关键夹爪姿态和物体点流，为连续动作估计提供更强的空间约束和目标导向，从而生成更精确、更稳定的操作轨迹。
技术框架：PPI框架包含三个主要模块：1) 关键姿态预测模块，预测目标夹爪的关键姿态；2) 物体点流预测模块，预测物体表面的点在连续帧之间的运动；3) 连续动作估计模块，基于关键姿态、点流和当前状态，预测机器人的连续动作。这三个模块通过端到端的方式进行训练，共同优化操作性能。
关键创新：PPI框架的关键创新在于引入了关键姿态和物体点流作为中间接口，将全局规划和局部控制相结合。与直接预测连续动作相比，这种方法能够更好地利用空间信息，提高操作的稳定性和精度。此外，点流的引入可以帮助模型更好地理解物体的运动，从而生成更自然的轨迹。
关键设计：关键姿态预测模块使用Transformer网络，输入是场景的RGB-D图像，输出是目标夹爪的姿态。物体点流预测模块使用PointNet++网络，输入是物体表面的点云，输出是每个点在下一帧的位移。连续动作估计模块使用LSTM网络，输入是关键姿态、点流和当前状态，输出是机器人的关节力矩。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
PPI框架在RLBench2模拟基准测试中取得了+16.1%的性能提升，并在四个具有挑战性的真实世界任务中平均提高了+27.5%。实验结果表明，PPI框架在稳定性和精度方面均优于现有方法，并且具有良好的泛化能力，能够在不同的任务和环境中有效工作。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要高精度和灵活性的双臂机器人操作场景，例如：工业自动化中的装配、搬运和质量检测；医疗机器人中的手术辅助和康复训练；家庭服务机器人中的物品整理和烹饪等。该研究有望提升机器人在复杂环境中的适应性和操作能力，推动机器人技术的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Bimanual manipulation is a challenging yet crucial robotic capability, demanding precise spatial localization and versatile motion trajectories, which pose significant challenges to existing approaches. Existing approaches fall into two categories: keyframe-based strategies, which predict gripper poses in keyframes and execute them via motion planners, and continuous control methods, which estimate actions sequentially at each timestep. The keyframe-based method lacks inter-frame supervision, struggling to perform consistently or execute curved motions, while the continuous method suffers from weaker spatial perception. To address these issues, this paper introduces an end-to-end framework PPI (keyPose and Pointflow Interface), which integrates the prediction of target gripper poses and object pointflow with the continuous actions estimation. These interfaces enable the model to effectively attend to the target manipulation area, while the overall framework guides diverse and collision-free trajectories. By combining interface predictions with continuous actions estimation, PPI demonstrates superior performance in diverse bimanual manipulation tasks, providing enhanced spatial localization and satisfying flexibility in handling movement restrictions. In extensive evaluations, PPI significantly outperforms prior methods in both simulated and real-world experiments, achieving state-of-the-art performance with a +16.1% improvement on the RLBench2 simulation benchmark and an average of +27.5% gain across four challenging real-world tasks. Notably, PPI exhibits strong stability, high precision, and remarkable generalization capabilities in real-world scenarios. Project page: https://yuyinyang3y.github.io/PPI/