Coupled Particle Filters for Robust Affordance Estimation

📄 arXiv: 2603.15223v1 📥 PDF

作者: Patrick Lowin, Vito Mengers, Oliver Brock

分类: cs.RO

发布日期: 2026-03-16

备注: Accepted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026

💡 一句话要点

提出耦合粒子滤波方法，用于解决机器人操作中的稳健可供性估计问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 可供性估计 机器人操作 粒子滤波 耦合估计器 抓取 移动 视觉感知

📋 核心要点

  1. 机器人可供性估计受视觉、几何和语义歧义影响，现有方法难以在复杂环境中保持鲁棒性。
  2. 论文提出耦合粒子滤波方法，通过两个互补的估计器（抓取和移动）协同工作，减少不确定性。
  3. 实验表明，该方法在真实数据集上显著优于现有方法，精度提升高达308%，并在低光照等条件下表现稳健。

📝 摘要（中文）

由于感觉输入中存在视觉、几何和语义的模糊性，机器人可供性估计面临挑战。本文提出了一种方法，利用两个耦合的递归估计器来消除可供性子方面的歧义，即抓取区域和可移动区域。每个估计器都编码了特定属性的规则性以减少不确定性，而它们的耦合实现了双向信息交换，从而将注意力集中在两者都同意的区域，即可供性区域。在真实世界数据集上的评估表明，我们的方法在精度上优于三个最新的可供性估计器（Where2Act、Hands-as-Probes 和 HRP），分别提高了 308%、245% 和 257%，并且在低光或杂乱环境等具有挑战性的条件下仍然保持稳健性。此外，我们的方法在真实世界评估中实现了 70% 的成功率。这些结果表明，耦合互补估计器可以产生精确、稳健且适合具体实施的可供性预测。

🔬 方法详解

问题定义：机器人可供性估计旨在预测物体哪些部分可以被抓取或移动，这是机器人操作的关键能力。然而，由于传感器噪声、光照变化、物体遮挡以及物体本身固有的复杂性，导致视觉、几何和语义信息存在模糊性，使得准确估计可供性非常困难。现有方法在复杂或具有挑战性的环境中，鲁棒性较差。

核心思路：论文的核心思路是将可供性分解为多个互补的子方面（抓取和移动），并为每个子方面设计独立的估计器。通过耦合这些估计器，实现双向信息交换，从而利用不同信息源的互补性来减少不确定性，提高估计的准确性和鲁棒性。这种耦合机制允许估计器之间相互验证和纠正，从而避免单一信息源的偏差。

技术框架：该方法采用两个耦合的粒子滤波器，分别用于估计抓取区域和可移动区域。整体流程如下：1) 输入图像经过预处理，提取视觉特征。2) 两个粒子滤波器分别根据各自的运动模型和观测模型更新粒子状态。3) 两个滤波器之间进行信息交换，例如，抓取滤波器可以利用移动滤波器的结果来排除不可移动的区域。4) 根据粒子权重，估计最终的可供性区域。

关键创新：该方法最重要的创新点在于耦合了两个互补的粒子滤波器。这种耦合机制允许两个滤波器之间进行双向信息交换，从而利用不同信息源的互补性来减少不确定性，提高估计的准确性和鲁棒性。与现有方法相比，该方法能够更好地处理视觉、几何和语义的模糊性，从而在复杂环境中实现更稳健的可供性估计。

关键设计：每个粒子滤波器都包含一个运动模型和一个观测模型。运动模型描述了物体在空间中的运动规律，观测模型描述了物体外观与可供性之间的关系。两个滤波器之间的耦合通过一个信息交换机制实现，该机制允许滤波器之间共享粒子权重或状态信息。具体的参数设置和损失函数（未知）

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在真实世界数据集上显著优于三个最新的可供性估计器（Where2Act、Hands-as-Probes 和 HRP），在精度上分别提高了 308%、245% 和 257%。此外，该方法在低光或杂乱环境等具有挑战性的条件下仍然保持稳健性，并在真实世界评估中实现了 70% 的成功率。这些结果充分证明了该方法在可供性估计方面的优越性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如物体抓取、操作和装配。在工业自动化领域，可以提高机器人的灵活性和适应性，使其能够处理更复杂和不确定的环境。在服务机器人领域，可以帮助机器人更好地理解和操作周围的物体，从而提供更智能和个性化的服务。此外，该方法还可以应用于虚拟现实和增强现实等领域，为用户提供更逼真的交互体验。

📄 摘要（原文）

Robotic affordance estimation is challenging due to visual, geometric, and semantic ambiguities in sensory input. We propose a method that disambiguates these signals using two coupled recursive estimators for sub-aspects of affordances: graspable and movable regions. Each estimator encodes property-specific regularities to reduce uncertainty, while their coupling enables bidirectional information exchange that focuses attention on regions where both agree, i.e., affordances. Evaluated on a real-world dataset, our method outperforms three recent affordance estimators (Where2Act, Hands-as-Probes, and HRP) by 308%, 245%, and 257% in precision, and remains robust under challenging conditions such as low light or cluttered environments. Furthermore, our method achieves a 70% success rate in our real-world evaluation. These results demonstrate that coupling complementary estimators yields precise, robust, and embodiment-appropriate affordance predictions.