OPA-Pack: Object-Property-Aware Robotic Bin Packing

📄 arXiv: 2505.13339v1 📥 PDF

作者: Jia-Hui Pan, Yeok Tatt Cheah, Zhengzhe Liu, Ka-Hei Hui, Xiaojie Gao, Pheng-Ann Heng, Yun-Hui Liu, Chi-Wing Fu

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-05-19

备注: Submitted to IEEE Transactions on Robotics (TRO) on Feb. 10, 2025

💡 一句话要点

提出OPA-Pack框架以解决机器人装箱中的物体属性问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人装箱 物体属性感知 深度学习 Q学习 不兼容物体分离 脆弱物体处理 电子商务 仓储管理

📋 核心要点

  1. 现有的机器人装箱方法主要关注物体形状，忽视了物体的属性特征，导致装箱效果不理想。
  2. 本文提出OPA-Pack框架，通过物体属性感知来优化装箱过程，结合新颖的属性识别和深度学习技术。
  3. 实验结果显示，OPA-Pack在分离不兼容物体对的准确率上从52%提升至95%，并有效降低了脆弱物体的压力。

📝 摘要（中文）

机器人装箱在电子商务和仓储等多种现实场景中具有重要应用。然而，现有研究主要关注物体形状以优化装箱紧凑性，忽视了人类在装箱时通常考虑的物体属性，如脆弱性、可食性和化学性质。本文提出了OPA-Pack（物体属性感知装箱框架），这是首个在规划装箱时考虑物体属性的框架。我们开发了一种新颖的物体属性识别方案，并构建了包含1,032种日常物体属性注释的数据集。此外，我们设计了OPA-Net，旨在共同分离不兼容的物体对并减少对脆弱物体的压力，同时保持装箱的紧凑性。实验结果表明，OPA-Pack显著提高了不兼容物体对的分离准确率（从52%提升至95%），并大幅降低了脆弱物体的压力（减少29.4%），同时保持良好的装箱紧凑性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有机器人装箱方法未能考虑物体属性的问题，导致装箱效果不佳，尤其是对脆弱物体的处理不当。

核心思路：提出OPA-Pack框架，通过引入物体属性识别和深度学习技术，使机器人在装箱时能够综合考虑物体的形状和属性，从而优化装箱策略。

技术框架：OPA-Pack包括物体属性识别模块、OPA-Net网络和奖励函数设计。物体属性识别模块负责提取物体的属性信息，OPA-Net则用于优化装箱策略，奖励函数用于指导学习过程。

关键创新：最重要的创新在于引入了物体属性感知的概念，使得机器人能够在装箱时考虑物体的脆弱性和不兼容性，从而显著提升了装箱效果。

关键设计：OPA-Net包含属性嵌入层，用于编码待装箱物体的属性，同时设计了脆弱性高度图和避免高度图来跟踪已装箱物体。采用深度Q学习算法进行训练，设计了适应性的奖励函数以优化学习过程。

📊 实验亮点

实验结果表明，OPA-Pack在分离不兼容物体对的准确率上从52%提升至95%，同时有效降低了脆弱物体的压力，减少幅度达到29.4%。这些结果验证了OPA-Pack在实际装箱场景中的有效性和实用性。

🎯 应用场景

OPA-Pack框架在电子商务、仓储和物流等领域具有广泛的应用潜力。通过考虑物体的属性，能够提高装箱效率和安全性，减少损坏风险，从而提升整体运营效率。未来，该框架还可扩展到其他需要物体属性感知的机器人任务中。

📄 摘要（原文）

Robotic bin packing aids in a wide range of real-world scenarios such as e-commerce and warehouses. Yet, existing works focus mainly on considering the shape of objects to optimize packing compactness and neglect object properties such as fragility, edibility, and chemistry that humans typically consider when packing objects. This paper presents OPA-Pack (Object-Property-Aware Packing framework), the first framework that equips the robot with object property considerations in planning the object packing. Technical-wise, we develop a novel object property recognition scheme with retrieval-augmented generation and chain-of-thought reasoning, and build a dataset with object property annotations for 1,032 everyday objects. Also, we formulate OPA-Net, aiming to jointly separate incompatible object pairs and reduce pressure on fragile objects, while compacting the packing. Further, OPA-Net consists of a property embedding layer to encode the property of candidate objects to be packed, together with a fragility heightmap and an avoidance heightmap to keep track of the packed objects. Then, we design a reward function and adopt a deep Q-learning scheme to train OPA-Net. Experimental results manifest that OPA-Pack greatly improves the accuracy of separating incompatible object pairs (from 52% to 95%) and largely reduces pressure on fragile objects (by 29.4%), while maintaining good packing compactness. Besides, we demonstrate the effectiveness of OPA-Pack on a real packing platform, showcasing its practicality in real-world scenarios.