Subsecond 3D Mesh Generation for Robot Manipulation
作者: Qian Wang, Omar Abdellall, Tony Gao, Xiatao Sun, Daniel Rakita
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-30
备注: In submission
💡 一句话要点
提出一种亚秒级3D网格生成系统，用于机器人操作中的实时场景感知。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D网格生成 机器人操作 实时感知 扩散模型 点云配准
📋 核心要点
- 现有3D网格生成方法速度慢，难以满足机器人实时操作的需求，通常需要数十秒才能生成单个对象的网格。
- 该论文提出一个端到端系统，结合开放词汇分割、加速扩散网格生成和鲁棒点云配准，实现亚秒级高质量网格生成。
- 实验证明，该系统在真实机器人操作任务中有效，使网格模型成为机器人实时感知和规划的实用表示。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种端到端的系统，旨在解决机器人操作中实时生成高质量、上下文相关的3D网格模型的挑战。该系统能够在亚秒级时间内，从单张RGB-D图像中生成高质量的、上下文相关的3D网格。该流程集成了开放词汇对象分割、加速的基于扩散的网格生成以及鲁棒的点云配准，并针对速度和精度进行了优化。实验表明，该系统能够使网格模型作为一种实用的、按需的机器人感知和规划表示。
🔬 方法详解
问题定义：现有3D网格生成方法在机器人操作领域面临两个主要问题：一是生成高保真网格的速度过慢，无法满足实时性要求；二是生成的网格缺乏上下文信息，需要进行分割、尺度估计和位姿配准等处理，而这些步骤如果效率不高，会成为新的瓶颈。
核心思路：该论文的核心思路是通过集成和优化多个模块，实现快速且上下文相关的3D网格生成。具体来说，利用开放词汇对象分割来提取场景中的目标对象，然后使用加速的扩散模型生成网格，最后通过鲁棒的点云配准将网格与场景对齐。这种端到端的设计旨在消除传统方法中的瓶颈，提高整体效率。
技术框架：该系统包含三个主要模块：1) 开放词汇对象分割：用于从RGB-D图像中分割出感兴趣的对象。2) 加速的基于扩散的网格生成：利用扩散模型从分割的对象中生成3D网格。3) 鲁棒的点云配准：将生成的网格与原始点云进行配准，以确定其在场景中的位姿和尺度。整个流程以端到端的方式进行优化，以实现最佳的性能。
关键创新：该论文的关键创新在于将开放词汇对象分割、加速的扩散模型和鲁棒的点云配准集成到一个统一的框架中，并针对机器人操作的实时性要求进行了优化。与传统方法相比，该方法能够显著提高网格生成的速度，并提供上下文相关的网格模型。
关键设计：具体的技术细节包括：对扩散模型进行加速，使其能够在亚秒级时间内生成高质量的网格；设计鲁棒的点云配准算法，以处理噪声和遮挡；优化整个流程的参数，以在速度和精度之间取得平衡。具体的损失函数和网络结构等细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文提出的系统能够在亚秒级时间内从单张RGB-D图像中生成高质量、上下文相关的3D网格模型。实验表明，该系统在真实机器人操作任务中有效，能够显著提高机器人感知和规划的效率。具体的性能数据和对比基线在论文中应该有更详细的描述（未知）。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于机器人操作领域，例如抓取规划、碰撞检测、运动规划等。通过快速生成场景中物体的3D网格模型，机器人可以更好地理解周围环境，从而执行更复杂的任务。此外，该技术还可应用于增强现实、虚拟现实等领域，为用户提供更逼真的交互体验。
📄 摘要（原文）
3D meshes are a fundamental representation widely used in computer science and engineering. In robotics, they are particularly valuable because they capture objects in a form that aligns directly with how robots interact with the physical world, enabling core capabilities such as predicting stable grasps, detecting collisions, and simulating dynamics. Although automatic 3D mesh generation methods have shown promising progress in recent years, potentially offering a path toward real-time robot perception, two critical challenges remain. First, generating high-fidelity meshes is prohibitively slow for real-time use, often requiring tens of seconds per object. Second, mesh generation by itself is insufficient. In robotics, a mesh must be contextually grounded, i.e., correctly segmented from the scene and registered with the proper scale and pose. Additionally, unless these contextual grounding steps remain efficient, they simply introduce new bottlenecks. In this work, we introduce an end-to-end system that addresses these challenges, producing a high-quality, contextually grounded 3D mesh from a single RGB-D image in under one second. Our pipeline integrates open-vocabulary object segmentation, accelerated diffusion-based mesh generation, and robust point cloud registration, each optimized for both speed and accuracy. We demonstrate its effectiveness in a real-world manipulation task, showing that it enables meshes to be used as a practical, on-demand representation for robotics perception and planning.