Single-View Shape Completion for Robotic Grasping in Clutter
作者: Abhishek Kashyap, Yuxuan Yang, Henrik Andreasson, Todor Stoyanov
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-18
💡 一句话要点
提出基于扩散模型的单视角形状补全方法，提升机器人抓取性能
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 形状补全 扩散模型 机器人抓取 单视角 深度学习
📋 核心要点
- 现有方法在杂乱环境中，单视角下的物体遮挡导致几何信息不完整，严重影响机器人抓取性能。
- 利用扩散模型，从单视角局部深度信息重建完整3D形状，为抓取提供更丰富的上下文信息。
- 在真实杂乱场景中，该方法显著提升了抓取成功率，优于朴素基线和其他形状补全方法。
📝 摘要（中文）
在基于视觉的机器人操作中，单个相机视角只能捕捉到目标物体的一侧，而杂乱场景中的遮挡进一步限制了可见性。这导致观测到的几何形状不完整，抓取估计算法表现欠佳。为了解决这个限制，我们利用扩散模型从单视角获取的局部深度观测中执行类别级别的3D形状补全，重建完整的物体几何形状，为抓取规划提供更丰富的上下文。我们的方法侧重于具有多样几何形状的常见家居物品，生成完整的3D形状，作为下游抓取推理网络的输入。与主要考虑孤立物体或极少杂乱的先前工作不同，我们在具有家居物品的真实杂乱场景中评估形状补全和抓取。在杂乱场景的初步评估中，我们的方法始终比没有形状补全的朴素基线提高了23%的抓取成功率，并且比最近最先进的形状补全方法提高了19%。我们的代码可在https://amm.aass.oru.se/shape-completion-grasping/ 获取。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在杂乱环境中，由于单视角遮挡导致机器人无法获取完整物体几何信息，从而影响抓取性能的问题。现有方法在处理孤立物体或简单场景时表现尚可，但在真实复杂的杂乱环境中，性能显著下降，无法满足实际应用需求。
核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型强大的生成能力，从单视角局部深度观测中推断出物体的完整3D形状。通过补全缺失的几何信息，为下游抓取算法提供更准确、更全面的物体表示，从而提高抓取成功率。这种方法避免了对完整3D扫描的需求，更适用于实际的机器人操作场景。
技术框架：该方法主要包含两个阶段：形状补全阶段和抓取推理阶段。在形状补全阶段，利用扩散模型从单视角深度图像中生成完整的3D物体形状。在抓取推理阶段，将补全后的3D形状输入到抓取推理网络中，预测最佳的抓取姿态。整体流程是从局部观测到完整形状，再到可靠抓取。
关键创新：该论文的关键创新在于将扩散模型应用于单视角下的形状补全任务，并将其与机器人抓取任务相结合。与以往主要关注孤立物体或简单场景的形状补全方法不同，该方法在真实的杂乱环境中进行评估，更具实用价值。此外，该方法直接利用补全后的形状进行抓取推理，避免了中间环节的误差累积。
关键设计：论文中扩散模型的具体结构和训练方式未知，但可以推测其损失函数可能包含重建损失和对抗损失，以保证生成形状的准确性和真实性。抓取推理网络的具体结构也未知，但可以推测其输入为补全后的3D形状，输出为抓取姿态的概率分布。具体的参数设置和网络结构需要在论文的详细描述中查找。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在杂乱场景中，该方法比没有形状补全的朴素基线提高了23%的抓取成功率，并且比最近最先进的形状补全方法提高了19%。这些数据表明，该方法在真实场景中具有显著的优势，能够有效提升机器人的抓取性能。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于家庭服务机器人、工业自动化、物流分拣等领域。通过提升机器人在复杂环境下的物体识别和抓取能力，可以实现更智能、更高效的自动化操作，例如家庭清洁、物品整理、产品组装等。未来，该技术有望进一步扩展到更复杂的场景和任务中，推动机器人技术的进步。
📄 摘要（原文）
In vision-based robot manipulation, a single camera view can only capture one side of objects of interest, with additional occlusions in cluttered scenes further restricting visibility. As a result, the observed geometry is incomplete, and grasp estimation algorithms perform suboptimally. To address this limitation, we leverage diffusion models to perform category-level 3D shape completion from partial depth observations obtained from a single view, reconstructing complete object geometries to provide richer context for grasp planning. Our method focuses on common household items with diverse geometries, generating full 3D shapes that serve as input to downstream grasp inference networks. Unlike prior work, which primarily considers isolated objects or minimal clutter, we evaluate shape completion and grasping in realistic clutter scenarios with household objects. In preliminary evaluations on a cluttered scene, our approach consistently results in better grasp success rates than a naive baseline without shape completion by 23% and over a recent state of the art shape completion approach by 19%. Our code is available at https://amm.aass.oru.se/shape-completion-grasping/.