AeroGrab: A Unified Framework for Aerial Grasping in Cluttered Environments
作者: Shivansh Pratap Singh, Naveen Sudheer Nair, Samaksh Ujjawal, Sarthak Mishra, Soham Patil, Rishabh Dev Yadav, Spandan Roy
分类: cs.RO
发布日期: 2026-03-16
💡 一句话要点
AeroGrab：提出统一框架，解决复杂环境下空中抓取的可靠性问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 空中抓取 主动探索 机器人操作 碰撞避免 可行性评估
📋 核心要点
- 现有空中操作方法依赖质心抓取，缺乏抓取姿态生成、主动探索和语言任务规范的集成，难以应对复杂环境。
- AeroGrab框架通过主动探索获取目标对象更佳视图，并利用抓取生成网络预测多个6自由度抓取候选。
- 实验表明，该框架在复杂真实场景中实现了鲁棒可靠的抓取，验证了主动感知与可行性抓取选择结合的有效性。
📝 摘要（中文）
在复杂环境中进行可靠的空中抓取仍然面临挑战，主要原因是遮挡和碰撞风险。现有的空中操作流程在很大程度上依赖于基于质心的抓取，并且缺乏抓取姿态生成模型、主动探索和语言级别任务规范之间的集成，导致缺乏完整的端到端系统。本文提出了一个集成的流程，用于在复杂环境中进行可靠的空中抓取。给定场景和语言指令，系统识别目标对象并主动探索它，以获得更好的对象视图。在探索过程中，抓取生成网络预测每个视图的多个6自由度抓取候选。使用考虑碰撞的可行性框架评估每个候选，并使用标准轨迹生成和控制方法选择并执行总体最佳抓取。在杂乱的真实场景中的实验证明了鲁棒和可靠的抓取执行，突出了将主动感知与可行性感知抓取选择相结合以进行空中操作的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决复杂环境中空中机器人抓取目标物体时，由于遮挡、碰撞风险以及缺乏端到端集成而导致的抓取可靠性问题。现有方法主要依赖于基于质心的抓取，忽略了物体姿态的多样性，且缺乏主动探索和语言指令的结合，难以适应复杂场景。
核心思路：论文的核心思路是将主动感知与可行性感知的抓取选择相结合。通过主动探索，无人机可以从不同角度观察目标物体，克服遮挡问题。同时，利用抓取生成网络预测多个抓取候选，并使用考虑碰撞的可行性框架进行评估，从而选择最优的抓取姿态。
技术框架：AeroGrab框架包含以下主要模块：1) 目标识别：根据语言指令识别目标物体。2) 主动探索：控制无人机主动探索目标物体，获取多角度视图。3) 抓取生成：利用抓取生成网络预测每个视图的多个6自由度抓取候选。4) 可行性评估：使用考虑碰撞的可行性框架评估每个抓取候选。5) 抓取执行：选择最优抓取姿态，并利用轨迹生成和控制方法执行抓取。
关键创新：该论文的关键创新在于将主动探索、抓取生成和可行性评估集成到一个统一的框架中，实现了端到端的空中抓取。与现有方法相比，该框架能够更好地应对复杂环境中的遮挡和碰撞风险，提高了抓取的可靠性。
关键设计：抓取生成网络的设计细节未知，可行性评估框架的关键参数设置也未知。主动探索策略的具体实现方式未知，但其目标是最大化对目标物体的可见性，并减少碰撞风险。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在杂乱的真实场景中进行了实验，验证了AeroGrab框架的有效性。实验结果表明，该框架能够鲁棒可靠地执行抓取任务，证明了主动感知与可行性感知抓取选择相结合的优势。具体的性能数据和对比基线未知，但实验结果表明该框架在复杂环境中具有良好的适应性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于物流仓储、灾害救援、环境监测等领域。例如，在物流仓储中，无人机可以利用该框架自动抓取和搬运货物；在灾害救援中，无人机可以抓取救援物资并将其运送到受灾区域；在环境监测中，无人机可以抓取环境样本进行分析。该研究为空中机器人操作提供了新的解决方案，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。
📄 摘要（原文）
Reliable aerial grasping in cluttered environments remains challenging due to occlusions and collision risks. Existing aerial manipulation pipelines largely rely on centroid-based grasping and lack integration between the grasp pose generation models, active exploration, and language-level task specification, resulting in the absence of a complete end-to-end system. In this work, we present an integrated pipeline for reliable aerial grasping in cluttered environments. Given a scene and a language instruction, the system identifies the target object and actively explores it to gain better views of the object. During exploration, a grasp generation network predicts multiple 6-DoF grasp candidates for each view. Each candidate is evaluated using a collision-aware feasibility framework, and the overall best grasp is selected and executed using standard trajectory generation and control methods. Experiments in cluttered real-world scenarios demonstrate robust and reliable grasp execution, highlighting the effectiveness of combining active perception with feasibility-aware grasp selection for aerial manipulation.