UniStateDLO: Unified Generative State Estimation and Tracking of Deformable Linear Objects Under Occlusion for Constrained Manipulation
作者: Kangchen Lv, Mingrui Yu, Shihefeng Wang, Xiangyang Ji, Xiang Li
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-19
备注: The first two authors contributed equally. Project page: https://unistatedlo.github.io
💡 一句话要点
UniStateDLO：提出统一的生成式框架，用于遮挡下可变形线性物体的状态估计与跟踪
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 可变形线性物体感知 状态估计 状态跟踪 扩散模型 遮挡处理
📋 核心要点
- 现有基于视觉的DLO感知方法易受遮挡影响，尤其是在受限操作环境中，存在高维状态空间和缺乏明显视觉特征等挑战。
- UniStateDLO将状态估计和跟踪问题建模为条件生成问题，利用扩散模型学习部分观测与DLO状态之间的复杂映射关系。
- UniStateDLO仅使用合成数据训练，即可实现零样本的sim-to-real泛化，并在真实和仿真环境中优于现有方法。
📝 摘要（中文）
本文提出UniStateDLO，这是一个完整的基于深度学习的可变形线性物体（DLO）感知流程，它在严重遮挡下实现了鲁棒的性能，涵盖了来自部分点云的单帧状态估计和跨帧状态跟踪。这两项任务都被表述为条件生成问题，利用扩散模型强大的能力来捕捉高度部分观测和高维DLO状态之间复杂的映射关系。UniStateDLO有效地处理了各种遮挡模式，包括初始遮挡、自遮挡和由多个物体引起的遮挡。此外，它表现出强大的数据效率，因为整个网络仅在一个大规模合成数据集上进行训练，从而实现了零样本的sim-to-real泛化，而无需任何真实世界训练数据。全面的仿真和真实世界实验表明，UniStateDLO在估计和跟踪方面均优于所有最先进的基线，即使在大量遮挡下也能实时生成全局平滑但局部精确的DLO状态预测。将其作为前端模块集成到闭环DLO操作系统中，进一步证明了其在复杂、受约束的3D环境中支持稳定反馈控制的能力。
🔬 方法详解
问题定义：可变形线性物体（DLO）的感知在机器人操作中至关重要，但现有方法在存在遮挡时表现不佳。遮挡可能由环境中的其他物体、DLO自身的形状或有限的视角引起。此外，DLO状态空间维度高，缺乏明显的视觉特征，以及传感器噪声，都使得准确感知DLO状态变得困难。现有方法难以在遮挡情况下提供鲁棒和精确的状态估计和跟踪。
核心思路：UniStateDLO的核心思想是将DLO的状态估计和跟踪问题视为一个条件生成问题，并利用扩散模型来学习从部分观测到完整DLO状态的映射。扩散模型擅长捕捉复杂的数据分布，因此能够从被遮挡的部分点云中推断出完整的DLO形状。通过将估计和跟踪统一在一个生成框架中，可以更好地利用时间信息，提高跟踪的鲁棒性。
技术框架：UniStateDLO包含两个主要模块：状态估计模块和状态跟踪模块。状态估计模块接收单帧的部分点云作为输入，并使用条件扩散模型生成完整的DLO状态。状态跟踪模块则利用前一帧的状态估计结果和当前帧的部分点云，进一步优化DLO状态，实现跨帧的稳定跟踪。整个流程可以概括为：输入部分点云 -> 状态估计（扩散模型） -> 状态跟踪（融合时间信息） -> 输出完整DLO状态。
关键创新：UniStateDLO的关键创新在于将扩散模型应用于DLO的状态估计和跟踪，并将其统一在一个生成框架中。与传统的基于优化的方法或直接回归方法不同，UniStateDLO能够更好地处理遮挡和噪声，生成更平滑和更准确的DLO状态。此外，该方法仅使用合成数据进行训练，实现了零样本的sim-to-real泛化，大大降低了数据采集和标注的成本。
关键设计：UniStateDLO使用了一个条件扩散模型，该模型以部分点云作为条件，生成完整的DLO状态。扩散模型的损失函数包括一个重建损失和一个正则化项，用于保证生成的DLO状态的平滑性和物理可行性。在状态跟踪模块中，使用卡尔曼滤波或类似的滤波方法来融合时间信息，提高跟踪的鲁棒性。网络结构细节（如编码器-解码器架构）和超参数设置（如扩散步数）未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
UniStateDLO在仿真和真实世界实验中均优于现有方法。在状态估计方面，UniStateDLO在遮挡率较高的情况下，能够显著降低状态估计误差。在状态跟踪方面，UniStateDLO能够实现更稳定的跟踪，即使在DLO发生剧烈形变或被严重遮挡时，也能保持准确的跟踪结果。具体性能提升数据未知。
🎯 应用场景
UniStateDLO在机器人操作领域具有广泛的应用前景，例如电缆布线、绳索操作、医疗手术等。该方法能够提高机器人在复杂和受限环境中操作DLO的可靠性和效率，降低人工干预的需求。未来，可以将UniStateDLO与其他感知模态（如力觉）相结合，进一步提高DLO感知的准确性和鲁棒性。
📄 摘要（原文）
Perception of deformable linear objects (DLOs), such as cables, ropes, and wires, is the cornerstone for successful downstream manipulation. Although vision-based methods have been extensively explored, they remain highly vulnerable to occlusions that commonly arise in constrained manipulation environments due to surrounding obstacles, large and varying deformations, and limited viewpoints. Moreover, the high dimensionality of the state space, the lack of distinctive visual features, and the presence of sensor noises further compound the challenges of reliable DLO perception. To address these open issues, this paper presents UniStateDLO, the first complete DLO perception pipeline with deep-learning methods that achieves robust performance under severe occlusion, covering both single-frame state estimation and cross-frame state tracking from partial point clouds. Both tasks are formulated as conditional generative problems, leveraging the strong capability of diffusion models to capture the complex mapping between highly partial observations and high-dimensional DLO states. UniStateDLO effectively handles a wide range of occlusion patterns, including initial occlusion, self-occlusion, and occlusion caused by multiple objects. In addition, it exhibits strong data efficiency as the entire network is trained solely on a large-scale synthetic dataset, enabling zero-shot sim-to-real generalization without any real-world training data. Comprehensive simulation and real-world experiments demonstrate that UniStateDLO outperforms all state-of-the-art baselines in both estimation and tracking, producing globally smooth yet locally precise DLO state predictions in real time, even under substantial occlusions. Its integration as the front-end module in a closed-loop DLO manipulation system further demonstrates its ability to support stable feedback control in complex, constrained 3-D environments.