Spatial RoboGrasp: Generalized Robotic Grasping Control Policy
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
Spatial RoboGrasp：基于空间感知的通用机器人抓取控制策略
🎯 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 模仿学习 深度学习 扩散模型 多模态感知
📋 核心要点
- 现有机器人抓取方法依赖RGB输入和手工特征，泛化性差，在复杂环境下3D推理能力不足。
- 论文提出Spatial RoboGrasp框架，融合多模态感知和扩散策略，提升抓取精度和泛化能力。
- 实验表明，该方法在抓取成功率和任务成功率上分别提升了40%和45%，鲁棒性显著增强。
📝 摘要（中文）
在多样化环境中实现通用且精确的机器人操作仍然是一个关键挑战，这主要是由于空间感知的局限性。虽然先前的模仿学习方法取得了一些进展，但它们对原始RGB输入和手工特征的依赖通常会导致过拟合，并且在不同的光照、遮挡和物体条件下，3D推理能力较差。本文提出了一个统一的框架，将鲁棒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、单目深度估计和一个深度感知的6自由度抓取提示，形成一个用于下游动作规划的统一空间表示。基于这种编码和一个高层次的任务提示，我们的基于扩散的策略产生了精确的动作序列，在环境变化下，抓取成功率提高了40%，任务成功率提高了45%。这些结果表明，空间感知的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一个可扩展且鲁棒的解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人抓取方法在复杂环境下的泛化能力不足，主要原因是依赖于RGB图像和手工设计的特征，导致对光照变化、遮挡等因素敏感，3D推理能力较弱。这些方法难以适应真实世界中物体种类繁多、摆放位置不确定的情况。
核心思路：论文的核心思路是将鲁棒的多模态感知与可靠的抓取预测相结合，通过融合领域随机化增强、单目深度估计和深度感知的抓取提示，构建一个统一的空间表示。然后，利用基于扩散模型的策略，根据高层任务提示生成精确的动作序列，从而提高抓取的成功率和泛化能力。
技术框架：Spatial RoboGrasp框架主要包含以下几个模块：1) 领域随机化增强模块，用于增加训练数据的多样性；2) 单目深度估计模块，用于从RGB图像中估计深度信息；3) 深度感知的6自由度抓取提示模块，用于提供抓取姿态的先验信息；4) 基于扩散模型的策略网络，用于生成抓取动作序列。整个流程是，首先通过前三个模块将RGB图像转换为空间表示，然后将该表示和高层任务提示输入到扩散模型中，生成抓取动作序列。
关键创新：该论文的关键创新在于将深度信息融入到抓取策略中，并利用扩散模型生成动作序列。传统的模仿学习方法通常直接从RGB图像中学习抓取策略，而该论文通过单目深度估计获取深度信息，并将其与RGB图像融合，从而提高了对场景的3D理解能力。此外，利用扩散模型生成动作序列可以更好地处理抓取过程中的不确定性，提高抓取的鲁棒性。
关键设计：在单目深度估计模块中，使用了预训练的深度估计网络。在深度感知的抓取提示模块中，使用了6自由度的抓取姿态表示。在基于扩散模型的策略网络中，使用了条件扩散模型，其中条件是空间表示和高层任务提示。损失函数包括模仿学习损失和正则化损失，用于约束生成的动作序列。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Spatial RoboGrasp在环境变化下，抓取成功率提高了40%，任务成功率提高了45%。与基线方法相比，该方法在不同光照、遮挡和物体条件下都表现出更好的性能。这些结果证明了空间感知的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一个可扩展且鲁棒的解决方案。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于工业自动化、家庭服务机器人、医疗机器人等领域。例如，在工业自动化中，可以利用该方法实现对不同种类零件的自动抓取和装配；在家庭服务机器人中，可以实现对不同物体的拾取和整理；在医疗机器人中，可以实现对医疗器械的精确操作。该研究的实际价值在于提高了机器人抓取的通用性和鲁棒性，降低了人工干预的需求，从而提高了生产效率和服务质量。
📄 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.