Differentiable Object Pose Connectivity Metrics for Regrasp Sequence Optimization
作者: Liang Qin, Weiwei Wan, Kensuke Harada
分类: cs.RO
发布日期: 2026-04-16
💡 一句话要点
提出基于可微姿态连通性度量的重抓取序列优化方法，提升机器人操作的鲁棒性。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 重抓取规划 可微优化 能量模型 机器人操作 姿态估计
📋 核心要点
- 现有重抓取规划方法在处理中间姿态的抓取连通性时，依赖离散搜索，鲁棒性较差。
- 论文提出基于能量模型的可微姿态连通性度量，构建连续能量景观，实现基于梯度的中间姿态优化。
- 实验证明该方法能提供平滑梯度，提升规划鲁棒性，并泛化到未见过的抓取姿态和不同末端执行器。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于可微姿态序列连通性度量的隐式多步重抓取规划框架。当一次抓取放置无法在保持抓取可行性的前提下将物体从初始姿态转移到目标姿态时，通常需要重抓取规划。主要挑战在于推理中间姿态之间的共享抓取连通性，而离散搜索方法容易失效。本文利用基于能量的模型（EBM）对物体姿态下的抓取可行性进行建模，并利用能量可加性构建连续的能量景观，以衡量姿态对之间的连通性，从而实现中间物体姿态的基于梯度的优化。引入了一种自适应迭代加深策略，以自动确定最小的中间步骤数。实验表明，所提出的成本函数提供了平滑且信息丰富的梯度，提高了规划的鲁棒性。实验还证明了该方法对未见过的抓取姿态和跨末端执行器转移的泛化能力，其中用吸盘约束训练的模型可以指导平行夹爪的抓取操作。多步规划结果进一步突出了自适应加深和最小步搜索的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人重抓取规划问题，即在一次抓取放置操作无法完成物体姿态转移时，如何规划一系列中间抓取姿态，使得机器人能够安全、高效地将物体从初始姿态移动到目标姿态。现有方法的痛点在于，对中间抓取姿态的连通性推理依赖于离散搜索，计算复杂度高，且容易陷入局部最优，导致规划结果不稳定。
核心思路：论文的核心思路是将抓取可行性建模为一个能量函数，并利用能量的可加性构建一个连续的能量景观，该景观反映了姿态对之间的连通性。通过最小化这个能量景观，可以找到一系列连通的中间姿态，从而实现重抓取规划。这种方法将离散搜索问题转化为连续优化问题，可以使用基于梯度的优化算法进行求解，提高了规划的效率和鲁棒性。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 抓取可行性建模：使用基于能量的模型（EBM）对物体在特定姿态下的抓取可行性进行建模。EBM输出一个能量值，能量值越低，表示抓取越可行。2) 姿态连通性度量：利用能量的可加性，构建一个连续的能量景观，用于衡量姿态对之间的连通性。该能量景观是中间姿态的函数，其梯度可以用于优化中间姿态。3) 优化算法：使用基于梯度的优化算法（如Adam）最小化能量景观，从而找到一系列连通的中间姿态。4) 自适应迭代加深：引入自适应迭代加深策略，自动确定最小的中间步骤数，避免不必要的计算。
关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了可微的姿态连通性度量。与传统的离散搜索方法不同，该方法将抓取连通性建模为一个连续的能量景观，可以使用基于梯度的优化算法进行求解。这种方法不仅提高了规划的效率，还提高了规划的鲁棒性，因为梯度信息可以引导优化过程避免陷入局部最优。
关键设计：1) 能量模型（EBM）：使用神经网络训练EBM，输入为物体姿态和抓取姿态，输出为能量值。损失函数通常采用对比损失或噪声对比估计。2) 能量景观构建：将相邻姿态之间的能量值相加，构建整体的能量景观。3) 自适应迭代加深：初始时设置较少的中间步骤数，如果优化失败，则增加中间步骤数，直到找到可行的解。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的方法在重抓取规划任务中表现出优越的性能。与传统的离散搜索方法相比，该方法能够提供平滑且信息丰富的梯度，显著提高了规划的鲁棒性。此外，实验还证明了该方法具有良好的泛化能力，能够处理未见过的抓取姿态和跨末端执行器转移的情况。例如，使用吸盘约束训练的模型可以指导平行夹爪的抓取操作。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如：复杂环境下物体的抓取和放置、装配线上的零件操作、以及家庭服务机器人中的物品整理等。通过提高重抓取规划的鲁棒性和效率，可以显著提升机器人的自主操作能力，使其能够更好地适应复杂多变的环境，完成更加复杂的任务。
📄 摘要（原文）
Regrasp planning is often required when one pick-and-place cannot transfer an object from an initial pose to a goal pose while maintaining grasp feasibility. The main challenge is to reason about shared-grasp connectivity across intermediate poses, where discrete search becomes brittle. We propose an implicit multi-step regrasp planning framework based on differentiable pose sequence connectivity metrics. We model grasp feasibility under an object pose using an Energy-Based Model (EBM) and leverage energy additivity to construct a continuous energy landscape that measures pose-pair connectivity, enabling gradient-based optimization of intermediate object poses. An adaptive iterative deepening strategy is introduced to determine the minimum number of intermediate steps automatically. Experiments show that the proposed cost formulation provides smooth and informative gradients, improving planning robustness over other alternatives. They also demonstrate generalization to unseen grasp poses and cross-end-effector transfer, where a model trained with suction constraints can guide parallel gripper grasp manipulation. The multi-step planning results further highlight the effectiveness of adaptive deepening and minimum-step search.