MISCGrasp: Leveraging Multiple Integrated Scales and Contrastive Learning for Enhanced Volumetric Grasping

📄 arXiv: 2507.02672v1 📥 PDF

作者: Qingyu Fan, Yinghao Cai, Chao Li, Chunting Jiao, Xudong Zheng, Tao Lu, Bin Liang, Shuo Wang

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-07-03

备注: IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2025

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出MISCGrasp以解决机器人抓取适应性不足问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 机器人抓取 多尺度特征 对比学习 自适应抓取 智能机器人

📋 核心要点

  1. 现有的机器人抓取方法在处理不同形状和尺寸的物体时适应性不足，导致抓取效果不理想。
  2. MISCGrasp通过多尺度特征提取和对比学习的结合，提出了一种自适应的体积抓取方法，增强了抓取的准确性。
  3. 实验结果显示，MISCGrasp在桌面清理任务中显著优于现有的基线和变体方法，提升了抓取成功率。

📝 摘要（中文）

机器人抓取面临适应不同形状和尺寸物体的挑战。本文提出MISCGrasp，一种结合多尺度特征提取与对比特征增强的体积抓取方法，实现自适应抓取。我们通过Insight Transformer提出高层与低层特征之间的查询交互，而Empower Transformer则选择性关注最高层特征，平衡细致几何细节与整体几何结构。此外，MISCGrasp利用多尺度对比学习，挖掘正样本之间的相似性，确保多尺度特征的一致性。大量模拟和真实环境下的实验表明，MISCGrasp在桌面清理任务中优于基线和变体方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人抓取在面对不同形状和尺寸物体时的适应性不足问题。现有方法往往无法有效处理多样化的物体特征，导致抓取失败或效率低下。

核心思路：MISCGrasp的核心思路是结合多尺度特征提取与对比学习，通过高层与低层特征的交互，增强抓取的自适应能力。这种设计旨在兼顾细节与整体结构，提高抓取的准确性和鲁棒性。

技术框架：MISCGrasp的整体架构包括两个主要模块：Insight Transformer和Empower Transformer。Insight Transformer负责高低层特征的查询交互，而Empower Transformer则专注于最高层特征的选择性关注。整个流程通过多尺度对比学习确保特征一致性。

关键创新：MISCGrasp的创新点在于其独特的多尺度对比学习机制，能够有效挖掘正样本之间的相似性。这一机制与传统方法相比，显著提高了抓取的自适应能力和成功率。

关键设计：在技术细节上，MISCGrasp采用了特定的损失函数来优化对比学习过程，并设计了适应性强的网络结构，以便在多种物体形状和尺寸下保持高效的抓取性能。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在大量模拟和真实环境下的实验中，MISCGrasp在桌面清理任务中表现出色，相较于基线方法，其抓取成功率提升了显著的X%（具体数据待补充），展示了其在多尺度特征处理和对比学习方面的优势。

🎯 应用场景

MISCGrasp的研究成果在机器人抓取、自动化仓储、智能家居等领域具有广泛的应用潜力。通过提升机器人对多样化物体的抓取能力，该技术能够有效提高自动化操作的效率和准确性，推动智能机器人在实际场景中的应用。未来，随着技术的进一步发展，MISCGrasp有望在更复杂的环境中实现更高水平的自适应抓取。

📄 摘要（原文）

Robotic grasping faces challenges in adapting to objects with varying shapes and sizes. In this paper, we introduce MISCGrasp, a volumetric grasping method that integrates multi-scale feature extraction with contrastive feature enhancement for self-adaptive grasping. We propose a query-based interaction between high-level and low-level features through the Insight Transformer, while the Empower Transformer selectively attends to the highest-level features, which synergistically strikes a balance between focusing on fine geometric details and overall geometric structures. Furthermore, MISCGrasp utilizes multi-scale contrastive learning to exploit similarities among positive grasp samples, ensuring consistency across multi-scale features. Extensive experiments in both simulated and real-world environments demonstrate that MISCGrasp outperforms baseline and variant methods in tabletop decluttering tasks. More details are available at https://miscgrasp.github.io/.