Enhancing Human-Robot Collaboration: A Sim2Real Domain Adaptation Algorithm for Point Cloud Segmentation in Industrial Environments

📄 arXiv: 2506.09552v1 📥 PDF

作者: Fatemeh Mohammadi Amin, Darwin G. Caldwell, Hans Wernher van de Venn

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-06-11

备注: Preprint, Journal of Intelligent & Robotic Systems

💡 一句话要点

提出Sim2Real领域适应算法以增强人机协作中的点云分割

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 人机协作 点云分割 领域适应 深度学习 工业应用 语义分割 动态图卷积

📋 核心要点

  1. 现有方法在真实工业环境中进行语义分割时，往往依赖大量标注数据，导致数据获取困难。
  2. 本文提出了一种双流网络架构FUSION，结合DGCNN和CNN，旨在实现从模拟环境到真实应用的稳健过渡。
  3. 实验结果表明，所提模型在真实人机协作设置中实现了97.76%的分割准确率，显著优于现有技术。

📝 摘要（中文）

在人机协作应用中，3D环境的稳健解读至关重要，语义分割在此背景下发挥着关键作用。考虑到工业领域中有效语义分割所需的真实标注数据的稀缺性，本文提出了一种创新的Sim2Real领域适应算法，专门针对3D点云数据的语义分割，旨在增强人机协作的实用性和安全性。我们开发了一种双流网络架构（FUSION），结合了动态图卷积神经网络（DGCNN）和增强残差层的卷积神经网络（CNN），在真实的人机协作设置和模拟工业点云上进行了评估，取得了97.76%的分割准确率，表现出优于现有方法的稳健性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在真实工业环境中进行3D点云语义分割时，缺乏足够标注数据的问题。现有方法在模拟环境中表现良好，但在真实场景中往往效果不佳，导致人机协作的安全性和效率降低。

核心思路：本文提出的Sim2Real领域适应算法通过构建双流网络架构，结合DGCNN和CNN，旨在实现从模拟到真实环境的有效迁移，增强模型在实际应用中的鲁棒性和准确性。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：动态图卷积神经网络（DGCNN）用于处理点云数据的局部特征，卷积神经网络（CNN）则用于提取全局特征。通过残差连接增强网络的学习能力，从而提高分割性能。

关键创新：最重要的创新点在于提出了双流网络架构FUSION，能够有效结合局部和全局特征，克服了传统方法在真实环境中表现不佳的局限性。

关键设计：在网络设计中，采用了残差层以提高信息流动性，优化了损失函数以适应领域适应的需求，同时在训练过程中使用了数据增强技术以提高模型的泛化能力。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提模型在真实人机协作设置中达到了97.76%的分割准确率，显著优于现有技术，展现出更强的鲁棒性和适应性。这一成果为工业环境中的人机协作提供了新的解决方案。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其是在工业自动化、智能制造和人机协作等领域。通过提高3D点云数据的语义分割精度，可以显著提升机器人在复杂环境中的操作安全性和效率，推动智能机器人技术的实际应用和发展。

📄 摘要（原文）

The robust interpretation of 3D environments is crucial for human-robot collaboration (HRC) applications, where safety and operational efficiency are paramount. Semantic segmentation plays a key role in this context by enabling a precise and detailed understanding of the environment. Considering the intense data hunger for real-world industrial annotated data essential for effective semantic segmentation, this paper introduces a pioneering approach in the Sim2Real domain adaptation for semantic segmentation of 3D point cloud data, specifically tailored for HRC. Our focus is on developing a network that robustly transitions from simulated environments to real-world applications, thereby enhancing its practical utility and impact on a safe HRC. In this work, we propose a dual-stream network architecture (FUSION) combining Dynamic Graph Convolutional Neural Networks (DGCNN) and Convolutional Neural Networks (CNN) augmented with residual layers as a Sim2Real domain adaptation algorithm for an industrial environment. The proposed model was evaluated on real-world HRC setups and simulation industrial point clouds, it showed increased state-of-the-art performance, achieving a segmentation accuracy of 97.76%, and superior robustness compared to existing methods.