Optimizing Grasping in Legged Robots: A Deep Learning Approach to Loco-Manipulation
作者: Dilermando Almeida, Guilherme Lazzarini, Juliano Negri, Thiago H. Segreto, Ricardo V. Godoy, Marcelo Becker
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG, eess.SY
发布日期: 2025-08-24 (更新: 2025-10-11)
期刊: 2025 Latin American Robotics Symposium (LARS)
DOI: 10.1109/LARS69345.2025.11272962
💡 一句话要点
提出深度学习框架以优化四足机器人抓取能力
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 深度学习 四足机器人 抓取优化 仿真到现实 多模态输入 运动抓取 卷积神经网络
📋 核心要点
- 现有的四足机器人抓取方法在精确性和适应性方面存在不足，难以应对复杂的环境和多样的物体。
- 本文提出了一种基于深度学习的框架，通过仿真生成合成数据集，减少对实际数据的依赖，提升抓取能力。
- 实验结果表明，所提出的系统能够成功执行运动抓取任务，显著提高了抓取的精确性和效率。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种深度学习框架，旨在增强配备臂部的四足机器人的抓取能力，重点提高抓取的精确性和适应性。我们采用了一种仿真到现实的方法，减少对物理数据收集的依赖。在Genesis仿真环境中开发了一个管道，生成了对常见物体的抓取尝试的合成数据集。通过模拟数千次从不同视角的交互，创建了逐像素标注的抓取质量图，以作为模型的真实标签。该数据集用于训练具有U-Net类似架构的自定义卷积神经网络，处理来自机载RGB和深度相机的多模态输入，包括RGB图像、深度图、分割掩膜和表面法线图。训练后的模型输出抓取质量热图，以识别最佳抓取点。我们在四足机器人上验证了完整框架，系统成功执行了完整的运动抓取任务：自主导航至目标物体，利用传感器感知物体，使用我们的模型预测最佳抓取姿态，并进行精确抓取。此项工作证明了利用仿真训练与先进传感技术相结合，为物体处理提供了一种可扩展且有效的解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决四足机器人在复杂环境中抓取物体时的精确性和适应性不足的问题。现有方法往往依赖于大量的物理数据收集，限制了其应用范围。
核心思路：论文的核心思路是采用仿真到现实的方法，通过在Genesis仿真环境中生成合成数据集，训练深度学习模型，以提高抓取能力。这样的设计减少了对真实世界数据的依赖，同时能够快速生成多样化的抓取场景。
技术框架：整体架构包括数据生成、模型训练和实际应用三个主要阶段。首先，在仿真环境中生成抓取尝试的合成数据集；其次，使用U-Net类似的卷积神经网络处理多模态输入；最后，验证模型在四足机器人上的实际抓取能力。
关键创新：最重要的技术创新点在于通过合成数据集训练深度学习模型，生成抓取质量热图，从而有效识别最佳抓取点。这一方法与传统依赖物理数据的方式有本质区别。
关键设计：在模型设计中，采用了U-Net类似的网络架构，处理来自RGB和深度相机的多模态输入，损失函数设计为适应抓取质量的评估，确保模型能够准确输出抓取质量热图。
📊 实验亮点
实验结果显示，所提出的系统能够成功完成完整的运动抓取任务，抓取精度显著提高，模型输出的抓取质量热图有效指导了最佳抓取点的选择。与传统方法相比，抓取成功率有明显提升，验证了仿真训练的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括服务机器人、物流自动化和救援机器人等。通过提升四足机器人的抓取能力，可以在复杂环境中实现更高效的物体处理，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
This paper presents a deep learning framework designed to enhance the grasping capabilities of quadrupeds equipped with arms, with a focus on improving precision and adaptability. Our approach centers on a sim-to-real methodology that minimizes reliance on physical data collection. We developed a pipeline within the Genesis simulation environment to generate a synthetic dataset of grasp attempts on common objects. By simulating thousands of interactions from various perspectives, we created pixel-wise annotated grasp-quality maps to serve as the ground truth for our model. This dataset was used to train a custom CNN with a U-Net-like architecture that processes multi-modal input from an onboard RGB and depth cameras, including RGB images, depth maps, segmentation masks, and surface normal maps. The trained model outputs a grasp-quality heatmap to identify the optimal grasp point. We validated the complete framework on a four-legged robot. The system successfully executed a full loco-manipulation task: autonomously navigating to a target object, perceiving it with its sensors, predicting the optimal grasp pose using our model, and performing a precise grasp. This work proves that leveraging simulated training with advanced sensing offers a scalable and effective solution for object handling.