A Segmented Robot Grasping Perception Neural Network for Edge AI
作者: Casper Bröcheler, Thomas Vroom, Derrick Timmermans, Alan van den Akker, Guangzhi Tang, Charalampos S. Kouzinopoulos, Rico Möckel
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-07-18 (更新: 2025-08-15)
备注: Accepted by SMC 2025
💡 一句话要点
针对边缘AI的分割机器人抓取感知神经网络，实现低功耗实时抓取
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人抓取 边缘AI 深度神经网络 硬件感知优化 低功耗 实时推理 RISC-V 热图引导
📋 核心要点
- 现有机器人抓取方法在资源受限的边缘设备上部署时，面临计算能力和功耗的挑战，难以实现实时性。
- 论文提出一种基于热图引导的抓取检测框架，并结合硬件感知优化技术，旨在降低模型复杂度和计算量。
- 实验结果表明，该方法能够在低功耗MCU上实现完全片上推理，验证了其在实时自主操作中的潜力。
📝 摘要（中文）
机器人抓取是一项复杂的任务，需要精确的感知和控制，以便机器人能够可靠地抓取和操作各种形状、大小和方向的物体。深度神经网络在抓取合成方面表现出显著的成功，通过学习丰富的对象抽象表示。当部署在边缘时，这些模型可以实现低延迟、低功耗的推理，从而在资源受限的环境中实现实时抓取。本研究在GAP9 RISC-V片上系统上实现了热图引导的抓取检测，这是一个用于检测6自由度抓取姿势的端到端框架。该模型采用硬件感知技术进行优化，包括输入维度降低、模型分区和量化。在 GraspNet-1Billion 基准上的实验评估验证了完全片上推理的可行性，突出了低功耗 MCU 在实时自主操作中的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在资源受限的边缘设备上部署机器人抓取感知神经网络的问题。现有方法通常计算量大，难以在低功耗设备上实现实时推理，限制了机器人在实际场景中的应用。
核心思路：论文的核心思路是利用硬件感知优化技术，在保证抓取精度的前提下，降低模型的计算复杂度和内存占用。通过输入维度降低、模型分区和量化等手段，使模型能够在低功耗MCU上高效运行。
技术框架：整体框架采用热图引导的抓取检测方法，属于端到端框架，直接从图像输入预测6自由度的抓取姿势。主要模块包括特征提取网络、热图预测网络和抓取姿势估计模块。首先，特征提取网络提取图像的视觉特征；然后，热图预测网络预测抓取点的热图；最后，抓取姿势估计模块根据热图信息估计抓取姿势。
关键创新：论文的关键创新在于将硬件感知优化技术应用于机器人抓取感知神经网络，并成功在低功耗MCU上实现了完全片上推理。这种方法使得机器人在资源受限的环境中也能进行实时自主操作，拓展了机器人的应用范围。
关键设计：论文采用了多种硬件感知优化技术。输入维度降低通过减少输入图像的分辨率来降低计算量。模型分区将模型分解为多个子模块，以便在有限的内存资源上运行。量化技术将模型的权重和激活值从浮点数转换为整数，从而降低内存占用和计算复杂度。具体参数设置和网络结构细节在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在 GraspNet-1Billion 基准上进行了实验评估，验证了完全片上推理的可行性。虽然论文中没有给出具体的性能数据和提升幅度，但强调了低功耗 MCU 在实时自主操作中的潜力。实验结果表明，通过硬件感知优化，可以在资源受限的边缘设备上实现高效的机器人抓取感知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要实时机器人抓取的场景，例如：仓储物流、智能制造、家庭服务等。通过在边缘设备上部署抓取感知模型，可以实现低延迟、低功耗的自主操作，提高机器人的效率和灵活性。未来，该技术有望推动机器人技术在更多领域的应用。
📄 摘要（原文）
Robotic grasping, the ability of robots to reliably secure and manipulate objects of varying shapes, sizes and orientations, is a complex task that requires precise perception and control. Deep neural networks have shown remarkable success in grasp synthesis by learning rich and abstract representations of objects. When deployed at the edge, these models can enable low-latency, low-power inference, making real-time grasping feasible in resource-constrained environments. This work implements Heatmap-Guided Grasp Detection, an end-to-end framework for the detection of 6-Dof grasp poses, on the GAP9 RISC-V System-on-Chip. The model is optimised using hardware-aware techniques, including input dimensionality reduction, model partitioning, and quantisation. Experimental evaluation on the GraspNet-1Billion benchmark validates the feasibility of fully on-chip inference, highlighting the potential of low-power MCUs for real-time, autonomous manipulation.