rt-RISeg: Real-Time Model-Free Robot Interactive Segmentation for Active Instance-Level Object Understanding

📄 arXiv: 2507.10776v1 📥 PDF

作者: Howard H. Qian, Yiting Chen, Gaotian Wang, Podshara Chanrungmaneekul, Kaiyu Hang

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-07-14

备注: 8 pages, IROS 2025, Interactive Perception, Segmentation, Robotics, Computer Vision

💡 一句话要点

提出rt-RISeg，通过机器人交互和无模型分析实现实时交互式物体分割

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人交互 物体分割 无模型学习 实时感知 本体坐标系不变特征

📋 核心要点

  1. 现有未见物体实例分割方法依赖大规模数据集训练，易过拟合静态视觉特征，泛化性差。
  2. rt-RISeg通过机器人交互和本体坐标系不变特征分析，无需训练模型即可实现物体分割。
  3. 实验表明，rt-RISeg的分割精度显著优于现有方法，且可作为视觉基础模型的有效提示。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的实时交互式感知框架rt-RISeg，用于连续分割未见过的物体。该方法通过机器人交互和分析设计的本体坐标系不变特征(BFIF)来实现。通过随机采样的本体坐标系的相对旋转和线性速度，无需任何学习的分割模型即可识别物体。该完全自包含的分割流程在每次机器人交互过程中生成并更新物体分割掩码，无需等待动作完成。实验表明，该交互式感知方法比最先进的未见物体实例分割方法平均提高了27.5%的物体分割准确率。此外，rt-RISeg生成的分割掩码可以作为视觉基础模型的提示，显著提高其性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在新的环境中，机器人灵巧操作任务（如抓取）对未见物体的分割问题。现有方法依赖于大规模数据集训练，容易过拟合静态视觉特征，导致在分布外场景下泛化性能较差。这些方法通常需要大量的标注数据和计算资源，并且难以适应动态变化的环境。

核心思路：论文的核心思路是利用机器人与环境的交互，通过分析机器人本体坐标系下的运动信息来分割物体。这种方法基于视觉是交互的，并且发生在时间序列上的原则。通过主动的机器人交互，可以获得更丰富的物体信息，从而实现更准确的分割，而无需依赖预训练的模型。

技术框架：rt-RISeg框架主要包含以下几个阶段：1) 机器人与环境进行交互，例如推动或旋转物体；2) 记录机器人本体坐标系下的运动信息，包括相对旋转和线性速度；3) 计算本体坐标系不变特征(BFIF)，该特征对机器人的运动具有鲁棒性；4) 基于BFIF分析，生成和更新物体分割掩码。整个流程是实时的，并且在每次机器人交互过程中不断迭代。

关键创新：最重要的创新点在于提出了一个完全无模型的分割方法。与传统的基于学习的方法不同，rt-RISeg不需要任何预训练的模型，而是直接利用机器人与环境的交互信息来分割物体。这种方法具有更好的泛化能力和适应性，可以处理未见过的物体和动态变化的环境。

关键设计：论文设计了本体坐标系不变特征(BFIF)，该特征对机器人的运动具有鲁棒性，可以有效地提取物体的运动信息。具体来说，BFIF可能是基于相对速度和加速度的某种统计量或变换。论文还设计了一个实时更新分割掩码的算法，该算法可以在每次机器人交互后快速更新分割结果。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中可能没有明确说明，需要查阅原文。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，rt-RISeg在未见物体实例分割任务上取得了显著的性能提升，平均分割准确率比最先进的方法提高了27.5%。此外，rt-RISeg生成的分割掩码可以作为视觉基础模型的提示，进一步提高其性能。这些结果表明，该方法具有很强的实用价值和应用前景。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如智能仓储、自动装配、家庭服务机器人等。通过实时分割物体，机器人可以更好地理解周围环境，从而实现更安全、更高效的操作。此外，该方法还可以用于增强现实和虚拟现实等领域，为用户提供更自然的交互体验。

📄 摘要（原文）

Successful execution of dexterous robotic manipulation tasks in new environments, such as grasping, depends on the ability to proficiently segment unseen objects from the background and other objects. Previous works in unseen object instance segmentation (UOIS) train models on large-scale datasets, which often leads to overfitting on static visual features. This dependency results in poor generalization performance when confronted with out-of-distribution scenarios. To address this limitation, we rethink the task of UOIS based on the principle that vision is inherently interactive and occurs over time. We propose a novel real-time interactive perception framework, rt-RISeg, that continuously segments unseen objects by robot interactions and analysis of a designed body frame-invariant feature (BFIF). We demonstrate that the relative rotational and linear velocities of randomly sampled body frames, resulting from selected robot interactions, can be used to identify objects without any learned segmentation model. This fully self-contained segmentation pipeline generates and updates object segmentation masks throughout each robot interaction without the need to wait for an action to finish. We showcase the effectiveness of our proposed interactive perception method by achieving an average object segmentation accuracy rate 27.5% greater than state-of-the-art UOIS methods. Furthermore, although rt-RISeg is a standalone framework, we show that the autonomously generated segmentation masks can be used as prompts to vision foundation models for significantly improved performance.