A Generalized Placeability Metric for Model-Free Unified Pick-and-Place Reasoning

📄 arXiv: 2510.14584v1 📥 PDF

作者: Benno Wingender, Nils Dengler, Rohit Menon, Sicong Pan, Maren Bennewitz

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-16

💡 一句话要点

提出一种广义可放置性指标，用于无模型统一抓取放置推理

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 抓取放置 机器人 点云处理 无模型学习 可放置性评估

📋 核心要点

  1. 现有抓取放置方法依赖于物体先验或平面支撑假设，泛化能力受限，无法统一推理抓取和放置。
  2. 提出一种广义可放置性指标，直接从点云评估放置姿势，无需形状先验，联合评估稳定性、可抓取性和间隙。
  3. 实验表明，该指标在预测稳定性损失方面与CAD相当，且在真实物体和非平面支撑上产生更符合物理规律的放置。

📝 摘要（中文）

在真实世界的感知噪声下，可靠地抓取和放置未知物体仍然是一个具有挑战性的任务，因为现有方法依赖于强的物体先验（例如，CAD模型）或平面支撑假设，限制了抓取和放置之间泛化和统一推理。本文提出了一种广义可放置性指标，该指标直接从嘈杂的点云中评估放置姿势，而无需任何形状先验。该指标联合评估稳定性、可抓取性和间隙。从原始几何体中，我们提取物体的支撑表面，以生成用于多方向放置的各种候选对象，并采样满足碰撞和稳定性约束的接触点。通过将抓取分数建立在每个候选放置的基础上，我们提出的方法能够实现无模型的统一抓取放置推理，并选择能够实现稳定、无碰撞放置的抓取-放置对。在未见过的真实物体和非平面物体支撑上，我们的指标在预测稳定性损失方面提供了与CAD相当的准确性，并且通常比基于学习的预测器产生更符合物理规律的放置。

🔬 方法详解

问题定义：现有抓取放置方法通常依赖于物体的CAD模型或者假设物体放置在平面上，这限制了它们在真实世界场景中的应用，尤其是在处理未知物体和非平面支撑表面时。这些方法难以在抓取和放置之间进行统一的推理，导致次优的抓取-放置策略。

核心思路：本文的核心思路是设计一个通用的、无模型的“可放置性”指标，该指标能够直接从点云数据中评估一个放置姿势的质量。通过联合考虑稳定性、可抓取性和间隙，该指标能够选择既稳定又易于抓取的放置位置，从而实现统一的抓取-放置推理。

技术框架：该方法首先从原始点云中提取物体的支撑表面，并生成多个候选放置姿势。然后，对每个候选放置姿势进行评估，计算其稳定性、可抓取性和间隙得分。稳定性通过分析支撑表面的几何形状和物体的重心来评估；可抓取性通过评估在给定放置姿势下，物体是否容易被抓取来衡量；间隙则评估放置位置周围是否有足够的空间，以避免碰撞。最后，该方法选择具有最高综合得分的抓取-放置对。

关键创新：该方法最重要的创新在于其无模型的特性。它不依赖于任何物体的先验知识（例如CAD模型），而是直接从点云数据中学习放置策略。此外，该方法通过联合考虑稳定性、可抓取性和间隙，实现了一种统一的抓取-放置推理框架，这与传统方法分别考虑抓取和放置不同。

关键设计：该方法的关键设计包括：1) 使用点云的法向量估计支撑面；2) 使用凸包分析评估稳定性；3) 使用采样方法生成候选抓取姿势，并根据其与放置姿势的兼容性进行评分；4) 使用碰撞检测算法评估间隙。具体参数设置和损失函数（如果使用）在论文正文中详细描述，此处未知。

📊 实验亮点

该方法在未见过的真实物体和非平面物体支撑上进行了实验，结果表明，该指标在预测稳定性损失方面提供了与CAD模型相当的准确性。更重要的是，该方法通常比基于学习的预测器产生更符合物理规律的放置结果，表明其具有更好的泛化能力和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人自动化、物流、家庭服务等领域。例如，机器人可以利用该方法在复杂的环境中自主地抓取和放置物体，完成装配、整理等任务。该方法无需预先建模物体，因此具有很强的适应性和灵活性，能够处理各种未知物体和场景。

📄 摘要（原文）

To reliably pick and place unknown objects under real-world sensing noise remains a challenging task, as existing methods rely on strong object priors (e.g., CAD models), or planar-support assumptions, limiting generalization and unified reasoning between grasping and placing. In this work, we introduce a generalized placeability metric that evaluates placement poses directly from noisy point clouds, without any shape priors. The metric jointly scores stability, graspability, and clearance. From raw geometry, we extract the support surfaces of the object to generate diverse candidates for multi-orientation placement and sample contacts that satisfy collision and stability constraints. By conditioning grasp scores on each candidate placement, our proposed method enables model-free unified pick-and-place reasoning and selects grasp-place pairs that lead to stable, collision-free placements. On unseen real objects and non-planar object supports, our metric delivers CAD-comparable accuracy in predicting stability loss and generally produces more physically plausible placements than learning-based predictors.