Physics-Aware Object-Centric SE(3) Forecasting for Real-Time Proactive Dynamic Grasping
作者: Yirui Zhou, Hongli Xu, Ying Zheng, Yi Wang, Lap-Pui Chau
分类: cs.RO
发布日期: 2026-10-13
💡 一句话要点
提出基于物理的物体中心SE(3)预测以解决动态抓取问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 动态抓取 物理预测 机器人技术 实时决策 SE(3)状态 物体中心预测 可达性选择 仿真训练
📋 核心要点
- 现有方法主要依赖于对完整未来场景的视觉预测，导致实时动态抓取的效率低下。
- 本文提出了一种基于物理的SE(3)状态预测框架，专注于与接触相关的刚体状态，从而简化了预测任务。
- 实验结果显示，该方法在仿真和真实环境中的成功率显著提升，且预测速度达到15毫秒，支持实时决策。
📝 摘要（中文）
主动动态抓取要求机器人预测物理接触发生的未来状态，而非仅仅对当前观察到的物体姿态做出反应。本文提出了一种紧凑的任务充分抽象，即与接触相关的刚体状态SE(3)，它直接决定了机器人何时何地建立接触，而无需完整的未来场景。基于这一洞察，本文设计了一种轻量级的物体中心预测-选择框架，从短期姿态历史中预测未来刚体轨迹，并使用考虑可达性的拦截选择器在运动学和时间约束下选择可行的接触状态。通过对原始形状进行随机物理仿真训练，预测器能够在恢复真实物体的度量几何和SE(3)状态历史后迁移到真实物体。实验表明，该框架在仿真中的平均成功率从24.5%提升至62.0%，在真实世界中的抓取、传送带和转盘拦截任务中从15.3%提升至67.3%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决主动动态抓取中机器人如何有效预测未来接触状态的问题。现有方法通常需要完整的未来场景信息，导致计算复杂且反应迟缓。
核心思路：论文提出了一种基于物理的SE(3)状态预测方法，专注于与接触相关的刚体状态，避免了对完整场景的依赖，从而提高了预测的效率和准确性。
技术框架：整体框架包括两个主要模块：首先是预测模块，从短期姿态历史中生成未来刚体轨迹；其次是选择模块，利用可达性信息选择合适的接触状态。
关键创新：最重要的创新在于提出了物体中心的预测-选择框架，强调了只需关注与接触相关的物理状态，而非完整的视觉场景，这一设计显著提高了实时抓取的效率。
关键设计：在训练过程中，使用随机物理仿真生成数据，损失函数设计为考虑预测精度和可达性，网络结构采用轻量级设计以确保快速推理。该方法在真实物体上表现出良好的迁移能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的框架在仿真环境中的成功率从24.5%提升至62.0%，在真实环境中的成功率从15.3%提升至67.3%。此外，SE(3)预测器的运行时间仅为15毫秒，显著快于传统的密集视觉未来预测方法，支持实时决策。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用潜力，尤其在机器人抓取、自动化生产线和智能物流等领域。通过实时预测和决策，机器人能够更高效地与动态环境互动，提升工作效率和安全性。未来，该技术可能会进一步推广到服务机器人和家庭自动化等场景。
📄 摘要（原文）
Proactive dynamic grasping requires robots to predict the future state at which physical contact will occur, rather than reacting to the currently observed object pose. But what future must the robot predict, and at what level of abstraction? We argue that contact-relevant rigid-body state in SE(3) is a compact task-sufficient abstraction for this problem: it directly determines where and when the robot should establish contact, without requiring visually complete future scenes. This insight leads to a lightweight object-centric forecast-then-select framework that predicts future rigid-body trajectories from short pose histories and uses a reachability-aware interception selector to choose feasible contact states under kinematic and timing constraints. Trained with randomized physics simulation over primitive shapes, the forecaster transfers to real objects once their metric geometry and SE(3) state histories are recovered. Experiments across simulation and real-world dynamic grasping tasks show that our framework improves the average success rate from (24.5\%) to (62.0\%) in simulation, and from (15.3\%) to (67.3\%) in real-world catching, conveyor, and turntable interception. The SE(3) forecaster runs in (15\,\mathrm{ms}), orders of magnitude faster than dense visual future prediction, enabling real-time contact decision making. Our results suggest that effective proactive grasping does not require imagining the entire future scene. Instead, predicting the compact physical future that determines contact provides an effective and practical abstraction for real-time dynamic grasping.