Spatial RoboGrasp: Generalized Robotic Grasping Control Policy

📄 arXiv: 2505.20814v1 📥 PDF

作者: Yiqi Huang, Travis Davies, Jiahuan Yan, Jiankai Sun, Xiang Chen, Luhui Hu

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-05-27

💡 一句话要点

提出统一框架以解决机器人抓取控制的空间感知问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 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: 机器人抓取 多模态感知 深度学习 模仿学习 空间感知 任务成功率 领域随机化 深度估计

📋 核心要点

  1. 现有的模仿学习方法在空间感知方面存在局限，导致抓取控制在不同环境下表现不佳。
  2. 本文提出的框架结合了多模态感知和抓取预测，利用深度信息提升抓取精度。
  3. 实验结果显示，在环境变化下，抓取成功率提高了40%，任务成功率提高了45%。

📝 摘要（中文）

实现跨多样环境的通用且精确的机器人操作仍然是一个关键挑战，主要由于空间感知的局限性。虽然之前的模仿学习方法取得了一定进展，但其对原始RGB输入和手工特征的依赖常常导致过拟合，并在不同光照、遮挡和物体条件下表现不佳。本文提出了一个统一框架，将稳健的多模态感知与可靠的抓取预测相结合。我们的架构融合了领域随机化增强、单目深度估计和深度感知的6自由度抓取提示，形成一个单一的空间表示用于后续的动作规划。在此编码和高层任务提示的条件下，我们的基于扩散的策略生成精确的动作序列，在环境变化下实现了抓取成功率提高40%和任务成功率提高45%的效果。这些结果表明，空间感知与基于扩散的模仿学习相结合，为通用机器人抓取提供了可扩展且稳健的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人抓取控制中的空间感知不足问题，现有方法在不同环境条件下表现不佳，容易导致过拟合。

核心思路：提出一个统一框架，通过结合多模态感知和深度信息，提升抓取的准确性和鲁棒性。该设计旨在克服传统方法对RGB输入的依赖。

技术框架：整体架构包括领域随机化增强、单目深度估计和深度感知的6自由度抓取提示，形成一个综合的空间表示，供后续动作规划使用。

关键创新：最重要的创新在于将多模态感知与基于扩散的模仿学习相结合，形成了一种新的抓取控制策略，显著提升了抓取成功率。

关键设计：在网络结构上，采用了深度学习模型进行深度估计，并设计了适应性损失函数，以优化抓取预测的准确性。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的方法在抓取成功率上提高了40%，任务成功率提高了45%，相较于基线方法具有显著的性能提升。这些结果验证了多模态感知与基于扩散的学习策略的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、工业自动化和医疗机器人等。通过提升机器人在复杂环境中的抓取能力，能够显著提高其在实际应用中的效率和可靠性，推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

Achieving generalizable and precise robotic manipulation across diverse environments remains a critical challenge, largely due to limitations in spatial perception. While prior imitation-learning approaches have made progress, their reliance on raw RGB inputs and handcrafted features often leads to overfitting and poor 3D reasoning under varied lighting, occlusion, and object conditions. In this paper, we propose a unified framework that couples robust multimodal perception with reliable grasp prediction. Our architecture fuses domain-randomized augmentation, monocular depth estimation, and a depth-aware 6-DoF Grasp Prompt into a single spatial representation for downstream action planning. Conditioned on this encoding and a high-level task prompt, our diffusion-based policy yields precise action sequences, achieving up to 40% improvement in grasp success and 45% higher task success rates under environmental variation. These results demonstrate that spatially grounded perception, paired with diffusion-based imitation learning, offers a scalable and robust solution for general-purpose robotic grasping.