UniStateDLO: Unified Generative State Estimation and Tracking of Deformable Linear Objects Under Occlusion for Constrained Manipulation

📄 arXiv: 2512.17764v1 📥 PDF

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

  1. 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，存在视角限制和大形变等问题。
  2. UniStateDLO将状态估计和跟踪建模为条件生成问题，利用扩散模型学习局部观测到高维状态的映射，提升鲁棒性。
  3. 该方法仅使用合成数据训练，即可实现零样本的sim-to-real泛化，并在真实场景中优于现有方法，支持稳定控制。

📝 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，能够在严重遮挡下实现鲁棒的性能，涵盖了单帧状态估计和跨帧状态跟踪，仅使用部分点云作为输入。这两项任务都被建模为条件生成问题，利用扩散模型强大的能力来捕捉高度局部观测与高维DLO状态之间的复杂映射关系。UniStateDLO能够有效地处理各种遮挡模式，包括初始遮挡、自遮挡以及由多个物体引起的遮挡。此外，它还具有强大的数据效率，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，无需任何真实世界训练数据。综合模拟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方法，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的情况下表现不佳。遮挡可能由环境中的其他物体、DLO自身的弯曲或有限的视角引起。此外，DLO状态空间的高维度、缺乏明显的视觉特征以及传感器噪声都增加了感知的难度。因此，论文旨在解决在严重遮挡下，如何准确、鲁棒地估计和跟踪DLO的状态问题。

核心思路：论文的核心思路是将DLO的状态估计和跟踪问题建模为条件生成问题，并利用扩散模型强大的生成能力来学习从局部观测到完整DLO状态的映射。扩散模型能够有效地捕捉高维数据分布，并且对噪声具有一定的鲁棒性，因此适合处理遮挡情况下的DLO感知。通过将观测到的部分点云作为条件，扩散模型可以生成完整的DLO状态，从而实现状态估计和跟踪。

技术框架：UniStateDLO的整体框架包含两个主要模块：单帧状态估计模块和跨帧状态跟踪模块。这两个模块都基于条件扩散模型。对于单帧状态估计，输入是DLO的部分点云，输出是完整的DLO状态。对于跨帧状态跟踪，输入是当前帧的部分点云和上一帧的估计状态，输出是当前帧的完整DLO状态。整个流程首先使用点云预处理模块对输入点云进行降噪和分割，然后将处理后的点云输入到扩散模型中进行状态估计或跟踪。

关键创新：UniStateDLO的关键创新在于将扩散模型应用于DLO的状态估计和跟踪问题，并提出了一个统一的生成式框架来处理这两个任务。与传统的基于优化的方法或基于深度学习的回归方法不同，UniStateDLO利用扩散模型的生成能力来填补遮挡区域的信息，从而实现更鲁棒的感知。此外，该方法还实现了零样本的sim-to-real泛化，无需任何真实世界训练数据。

关键设计：UniStateDLO使用了PointNet++作为点云特征提取器，并将提取的特征作为扩散模型的条件输入。扩散模型采用了U-Net结构，并使用余弦退火调度器来调整学习率。损失函数包括重建损失和对抗损失，以提高生成结果的质量。为了实现零样本的sim-to-real泛化，论文使用了大量的合成数据进行训练，并对合成数据的参数进行了随机化，以增加模型的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

UniStateDLO在模拟和真实世界实验中均取得了显著的性能提升。在状态估计任务中，UniStateDLO的平均点云距离误差比最先进的基线方法降低了约30%。在状态跟踪任务中，UniStateDLO的跟踪精度和鲁棒性也明显优于其他方法。此外，实验还表明，UniStateDLO能够实时运行，并支持闭环DLO操作系统的稳定控制。

🎯 应用场景

UniStateDLO在机器人操作领域具有广泛的应用前景，尤其是在需要操作电缆、绳索等可变形线性物体的场景中。例如，它可以应用于自动化装配、医疗手术、家庭服务等领域。通过提供准确、鲁棒的DLO状态估计，UniStateDLO可以支持机器人完成复杂的操作任务，提高操作效率和安全性。未来，该方法可以进一步扩展到处理更复杂的DLO形状和更复杂的遮挡情况。

📄 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.