Towards Developing Standards and Guidelines for Robot Grasping and Manipulation Pipelines in the COMPARE Ecosystem
作者: Huajing Zhao, Brian Flynn, Adam Norton, Holly Yanco
分类: cs.RO
发布日期: 2025-09-26
备注: The 3rd AAAI Fall Symposium on Unifying Representations for Robot Application Development (UR-RAD), Arlington, VA, USA, November 2025
💡 一句话要点
为COMPARE生态系统中的机器人抓取与操作流程开发标准与指南
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人抓取 机器人操作 模块化设计 标准制定 开源软件
📋 核心要点
- 现有机器人操作流程缺乏统一标准，阻碍了不同模块间的兼容性和基准测试。
- 该研究旨在为机器人抓取和操作流程的模块化设计制定标准和指南，促进组件级别的互操作性。
- 通过分析现有开源产品和模块化流程，并开发新的符合标准的流程，验证了所提标准的有效性。
📝 摘要（中文）
COMPARE生态系统旨在通过一系列活动，提高开源机器人操作产品的兼容性和基准测试水平。其中一项活动是制定标准和指南，以在组件级别（例如，感知、抓取规划、运动规划）上指定模块化实践，并在管道级别上指定形成机器人操作能力的组件集成。本文简要回顾了我们目前正在进行的工作，包括（1）构建开源产品存储库，以识别管道中每个组件的共同特征，（2）调查现有的模块化管道以收集最佳实践，以及（3）开发新的模块化管道，在遵守提议的标准和指南的同时，推进先前的工作。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人抓取和操作流程的开源产品缺乏统一的标准和规范，导致不同模块之间的兼容性差，难以进行有效的基准测试和性能比较。这阻碍了机器人操作领域的发展和进步。现有方法通常是针对特定任务或机器人平台定制的，缺乏通用性和可重用性。
核心思路：该研究的核心思路是制定一套标准和指南，规范机器人抓取和操作流程中各个组件的模块化设计和集成方式。通过定义清晰的接口和数据格式，实现不同模块之间的互操作性，从而提高系统的灵活性、可扩展性和可维护性。此外，标准化的流程也有助于进行公平的基准测试和性能评估。
技术框架：该研究的技术框架主要包括三个阶段：（1）构建开源产品存储库，收集现有的机器人抓取和操作相关的开源软件和数据集，分析各个组件的共同特征和功能。（2）调查现有的模块化流程，总结最佳实践，例如模块之间的通信方式、数据传递格式、错误处理机制等。（3）开发新的模块化流程，并严格遵守制定的标准和指南，验证标准的有效性和可行性。
关键创新：该研究的关键创新在于提出了针对机器人抓取和操作流程的模块化标准和指南。与以往的研究不同，该研究不仅关注单个组件的性能优化，更强调组件之间的互操作性和集成性。通过制定统一的标准，促进了不同研究团队之间的合作和知识共享，加速了机器人操作领域的发展。
关键设计：具体的技术细节包括：定义清晰的模块接口，例如感知模块的输入输出数据格式、抓取规划模块的参数设置等；制定统一的数据传递协议，例如使用ROS消息机制或gRPC等；规范错误处理机制，例如定义统一的错误代码和异常处理流程；提供详细的文档和示例代码，方便其他研究人员使用和扩展。
📊 实验亮点
该论文主要侧重于标准和指南的制定，以及现有开源产品的调研和分析，尚未提供具体的实验结果。未来的工作将包括开发符合标准的模块化流程，并进行实验验证，以评估标准的有效性和可行性。预期的结果是，采用标准化的流程可以提高系统的灵活性、可扩展性和可维护性，并促进不同模块之间的互操作性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于各种机器人操作场景，例如工业自动化、物流仓储、家庭服务等。通过采用标准化的模块化流程，可以快速构建和部署机器人操作系统，降低开发成本和维护难度。此外，标准化的流程也有助于进行公平的基准测试和性能评估，促进机器人操作技术的进步。
📄 摘要（原文）
The COMPARE Ecosystem aims to improve the compatibility and benchmarking of open-source products for robot manipulation through a series of activities. One such activity is the development of standards and guidelines to specify modularization practices at the component-level for individual modules (e.g., perception, grasp planning, motion planning) and integrations of components that form robot manipulation capabilities at the pipeline-level. This paper briefly reviews our work-in-progress to date to (1) build repositories of open-source products to identify common characteristics of each component in the pipeline, (2) investigate existing modular pipelines to glean best practices, and (3) develop new modular pipelines that advance prior work while abiding by the proposed standards and guidelines.