Is Single-View Mesh Reconstruction Ready for Robotics?
作者: Frederik Nolte, Andreas Geiger, Bernhard Schölkopf, Ingmar Posner
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2025-05-23 (更新: 2025-08-11)
备注: 20 pages, 18 figures
💡 一句话要点
评估单视图网格重建在机器人领域的应用潜力
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 单视图重建 机器人技术 物理仿真 数字双胞胎 计算机视觉
📋 核心要点
- 现有的单视图网格重建方法在物理仿真和机器人应用中存在适用性不足的问题。
- 论文提出了针对3D重建的机器人特定基准标准，以评估其在实际应用中的有效性。
- 实证评估结果显示，尽管在计算机视觉基准上表现良好，现有方法未能满足机器人特定需求。
📝 摘要（中文）
本文评估了单视图网格重建模型在机器人操作中实现即时数字双胞胎创建的潜力，旨在通过物理模拟器进行实时规划和动态预测。尽管近期单视图3D重建的进展为自动化的真实到模拟管道提供了希望，但其在物理仿真和机器人应用中的适用性仍未得到充分探讨。我们建立了针对3D重建的机器人特定基准标准，并通过实证评估发现，现有方法在满足机器人需求方面存在显著不足。这些发现揭示了计算机视觉进展与机器人需求之间的关键差距，为未来的研究指明了方向。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决单视图网格重建在机器人应用中的适用性不足问题。现有方法在处理物理仿真和实时应用时，往往无法满足稳定性和碰撞检测等关键需求。
核心思路：通过建立机器人特定的基准标准，评估现有单视图重建技术的有效性，识别其在实际应用中的局限性。这样的设计旨在为未来的研究提供明确的方向。
技术框架：研究首先定义了评估标准，包括处理典型输入、几何稳定性、遮挡鲁棒性和计算约束等。随后，通过使用真实的机器人数据集进行实证评估，分析现有方法的表现。
关键创新：本文的主要创新在于提出了针对机器人应用的特定评估标准，这与以往主要关注多视图方法的研究形成鲜明对比。
关键设计：在实验中，采用了多种真实场景数据集进行评估，重点关注了重建的几何稳定性和物理真实性等关键参数。
📊 实验亮点
实验结果显示，尽管现有单视图重建方法在计算机视觉基准上取得了一定成功，但在机器人特定需求下，表现明显不足。例如，在处理遮挡和几何稳定性方面，现有方法的成功率低于50%。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人操作、自动化制造和虚拟现实等。通过实现即时数字双胞胎创建，机器人能够更有效地进行实时规划和动态预测，从而提升操作效率和安全性。未来，该研究有望推动机器人技术与计算机视觉的深度融合。
📄 摘要（原文）
This paper evaluates single-view mesh reconstruction models for their potential in enabling instant digital twin creation for real-time planning and dynamics prediction using physics simulators for robotic manipulation. Recent single-view 3D reconstruction advances offer a promising avenue toward an automated real-to-sim pipeline: directly mapping a single observation of a scene into a simulation instance by reconstructing scene objects as individual, complete, and physically plausible 3D meshes. However, their suitability for physics simulations and robotics applications under immediacy, physical fidelity, and simulation readiness remains underexplored. We establish robotics-specific benchmarking criteria for 3D reconstruction, including handling typical inputs, collision-free and stable geometry, occlusions robustness, and meeting computational constraints. Our empirical evaluation using realistic robotics datasets shows that despite success on computer vision benchmarks, existing approaches fail to meet robotics-specific requirements. We quantitively examine limitations of single-view reconstruction for practical robotics implementation, in contrast to prior work that focuses on multi-view approaches. Our findings highlight critical gaps between computer vision advances and robotics needs, guiding future research at this intersection.