DIPP: Discriminative Impact Point Predictor for Catching Diverse In-Flight Objects

📄 arXiv: 2509.15254v1 📥 PDF

作者: Ngoc Huy Nguyen, Kazuki Shibata, Takamitsu Matsubara

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-18

备注: 9 pages, 9 figures

💡 一句话要点

提出DIPP，用于四足机器人接取空中飞行物体的落点预测，提升复杂环境下的泛化性。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 落点预测 四足机器人 飞行物体接取 判别性特征嵌入 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏在复杂空气动力学条件下，对多样化飞行物体进行落点预测的有效数据集。
  2. DIPP通过判别性特征嵌入分离不同动力学轨迹，实现早期判别和提升泛化能力。
  3. 实验表明，DIPP在真实数据集上优于现有方法，并提升了机器人接取飞行物体的成功率。

📝 摘要（中文）

本研究旨在解决四足机器人使用篮筐接取空中飞行物体的落点预测问题。该任务面临两大挑战：缺乏包含多样物体和非稳态空气动力学影响的公开数据集，以及在轨迹相似时难以进行准确的早期落点预测。为了解决这些问题，我们构建了一个包含20种物体共8000条轨迹的真实世界数据集，为复杂空气动力学条件下的飞行物体接取研究奠定基础。此外，我们提出了判别性落点预测器（DIPP），它由两个模块组成：（i）判别性特征嵌入（DFE），通过动力学分离轨迹，实现早期判别和泛化；（ii）落点预测器（IPP），从这些特征估计落点。IPP实现了两种变体：基于神经加速估计器（NAE）的方法，预测轨迹并推导落点；以及基于直接点估计器（DPE）的方法，直接输出落点。实验结果表明，我们的数据集比现有数据集更加多样和复杂，并且我们的方法在15个已见物体和5个未见物体上均优于基线方法。此外，我们证明了改进的早期预测可以提高模拟中的接取成功率，并通过真实世界的实验证明了我们方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决四足机器人接取空中飞行物体时，准确预测物体落点的问题。现有方法在处理具有复杂空气动力学特性和多样化物体的场景时，由于缺乏足够的数据支持和有效的特征提取方法，导致预测精度较低，泛化能力不足。尤其是在轨迹的早期阶段，不同物体的轨迹可能非常相似，难以区分，从而影响最终的落点预测。

核心思路：论文的核心思路是利用判别性特征嵌入（DFE）来区分不同动力学特性的轨迹，从而实现更准确的早期落点预测。通过学习能够区分不同物体运动模式的特征表示，DIPP可以在轨迹的早期阶段就做出更可靠的预测，从而提高整体的接取成功率。

技术框架：DIPP由两个主要模块组成：判别性特征嵌入（DFE）和落点预测器（IPP）。首先，DFE模块接收物体的运动轨迹数据作为输入，并将其嵌入到一个判别性特征空间中。然后，IPP模块利用这些特征来预测物体的落点。IPP模块有两种变体：NAE（Neural Acceleration Estimator）通过预测轨迹来推导落点，DPE（Direct Point Estimator）直接预测落点。

关键创新：DIPP的关键创新在于判别性特征嵌入（DFE）模块。DFE通过学习区分不同物体动力学特性的特征表示，使得模型能够在轨迹的早期阶段就做出更准确的预测。这种方法与传统的落点预测方法不同，后者通常依赖于完整的轨迹数据，难以在早期阶段做出准确的判断。

关键设计：DFE模块使用神经网络来学习特征嵌入。具体的网络结构和损失函数设计未知，但其目标是最大化不同物体轨迹之间的特征差异，同时最小化同一物体不同轨迹之间的特征差异。IPP模块的NAE变体使用神经网络来预测物体的加速度，然后通过积分得到轨迹和落点。DPE变体则直接使用神经网络来预测落点坐标。具体参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DIPP在自建的包含20种物体共8000条轨迹的数据集上表现出色，显著优于基线方法。在15个已见物体和5个未见物体上的测试中，DIPP均取得了更好的预测精度，证明了其良好的泛化能力。此外，仿真实验和真实世界实验均验证了DIPP能够有效提高机器人接取飞行物体的成功率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于物流、仓储、自动化生产线等领域，例如机器人自动分拣、高速运动物体抓取等。通过提高机器人接取飞行物体的准确性和效率，可以显著提升自动化系统的性能和可靠性。此外，该技术还可扩展到其他需要精确预测物体运动轨迹的场景，例如无人机着陆、导弹拦截等。

📄 摘要（原文）

In this study, we address the problem of in-flight object catching using a quadruped robot with a basket. Our objective is to accurately predict the impact point, defined as the object's landing position. This task poses two key challenges: the absence of public datasets capturing diverse objects under unsteady aerodynamics, which are essential for training reliable predictors; and the difficulty of accurate early-stage impact point prediction when trajectories appear similar across objects. To overcome these issues, we construct a real-world dataset of 8,000 trajectories from 20 objects, providing a foundation for advancing in-flight object catching under complex aerodynamics. We then propose the Discriminative Impact Point Predictor (DIPP), consisting of two modules: (i) a Discriminative Feature Embedding (DFE) that separates trajectories by dynamics to enable early-stage discrimination and generalization, and (ii) an Impact Point Predictor (IPP) that estimates the impact point from these features. Two IPP variants are implemented: an Neural Acceleration Estimator (NAE)-based method that predicts trajectories and derives the impact point, and a Direct Point Estimator (DPE)-based method that directly outputs it. Experimental results show that our dataset is more diverse and complex than existing dataset, and that our method outperforms baselines on both 15 seen and 5 unseen objects. Furthermore, we show that improved early-stage prediction enhances catching success in simulation and demonstrate the effectiveness of our approach through real-world experiments. The demonstration is available at https://sites.google.com/view/robot-catching-2025.