適用於機器人操作的 SceneComplete：在複雜現實世界環境中進行開放世界 3D 場景補全

Q: SceneComplete 如何處理動態場景和物體？

SceneComplete 主要設計用於處理靜態場景，論文中並未提及針對動態場景的處理方法。在動態場景中，物體的移動和變化會為場景理解帶來很大挑戰。若要將 SceneComplete 應用於動態場景，則需要加入時間序列資訊的處理，例如： 多幀圖像輸入： 可以使用多幀連續的 RGB-D 圖像作為輸入，並利用時序資訊來追蹤物體的移動軌跡，進而預測物體在遮擋後的完整形狀。 動態物體分割： 需要採用能夠處理動態物體的分割模型，例如結合光流法或時序信息的實例分割模型，以便準確地分割出動態場景中的各個物體。 運動預測與補償： 可以考慮加入運動預測模組，預測物體的運動趨勢，並對其進行補償，以便在場景補全過程中更好地處理物體的動態變化。

Q: 如果場景中存在 SceneComplete 未曾見過的全新物體，它如何進行場景補全？

SceneComplete 的一大優勢在於其對未知物體的處理能力。即使場景中存在 SceneComplete 未曾見過的全新物體，它仍然可以利用以下機制進行場景補全： 開放世界視覺模型： SceneComplete 的核心組件，如視覺語言模型 (VLM)、圖像修復模型和圖像轉 3D 模型，都採用了預先訓練好的開放世界視覺模型。這些模型在大規模數據集上進行訓練，具備一定的泛化能力，可以對未知物體進行合理的推斷和生成。 語義理解和推理： SceneComplete 使用視覺語言模型 (VLM) 來理解場景中物體的語義信息。即使面對全新物體，VLM 也能根據圖像信息和上下文，生成合理的描述，例如 "一個红色的圓形物體"，並引導後續模組進行處理。 形狀補全： 即使無法識別物體的具體类别，圖像修復模型和圖像轉 3D 模型仍然可以根據可見的部分和上下文信息，推斷出物體被遮擋的部分，並生成合理的 3D 形狀。 然而，需要注意的是，SceneComplete 對全新物體的處理能力仍然受限於訓練數據和模型的泛化能力。如果全新物體的形狀過於特殊或與訓練數據差異過大，SceneComplete 的重建結果可能不夠精確。

Q: SceneComplete 的開發對於未來機器人進入人類生活環境有何影響？

SceneComplete 的開發對於未來機器人進入人類生活環境具有重要意義，主要體現在以下幾個方面： 增強機器人環境感知能力： SceneComplete 能夠從單張 RGB-D 圖像中重建出完整的 3D 場景，包括被遮擋的物體，這將顯著提升機器人對周圍環境的感知能力，使其能夠更好地理解環境結構和物體之間的關係。 提升機器人操作的可靠性和安全性： 準確的場景理解是機器人執行操作任務的基礎。SceneComplete 可以為機器人提供更完整的物體形狀信息，進而提升機器人抓取、放置等操作的可靠性和安全性，避免與環境發生碰撞。 促進機器人應用於更廣泛的領域： SceneComplete 的出現將推動機器人應用於更加複雜和非結構化的環境，例如家庭、醫院、商场等。機器人將能夠更好地理解人類生活環境，並完成更複雜的任務，例如整理房間、照顧老人、提供導購服務等。 總而言之，SceneComplete 的開發是機器人感知技術的一項重要進展，將為機器人進入人類生活環境，與人類共存和合作，提供重要的技術支持。

核心概念

SceneComplete 是一種用於機器人操作的開放世界 3D 場景補全系統，它僅需單一 RGB-D 影像作為輸入，即可建構出完整、已分割的場景 3D 模型，並已在雜亂且具有遮擋的真實場景中得到驗證。

摘要

書目資訊

Agarwal, A., Singh, G., Sen, B., Lozano-P´erez, T., & Kaelbling, L. P. (2024). SceneComplete: Open-World 3D Scene Completion in Complex Real World Environments for Robot Manipulation. arXiv preprint arXiv:2410.23643v1.

研究目標

本研究旨在開發一種名為 SceneComplete 的系統，該系統能夠僅憑單一 RGB-D 影像，在雜亂且具有遮擋的真實場景中，建構出完整、已分割的場景 3D 模型，以利機器人進行操作任務。

方法

SceneComplete 整合了多個大型預先訓練的視覺模型，包含：視覺語言模型（用於識別和描述場景中的物體）、基於文字的影像分割模型（用於定位影像中的物體）、2D 影像修復模型（用於預測物體遮擋部分的外觀）、影像轉 3D 模型（用於生成完整的物體網格）以及視覺描述符和姿態估計模組（用於將個別預測的網格組合成最終場景）。

主要發現

SceneComplete 能夠在 GraspNet-1B 資料集中，針對雜亂的桌面場景產生高精確度的場景重建，平均每場景的 IoU 分數為 0.39。
與僅使用部分點雲凸包進行場景重建的方法相比，SceneComplete 能夠產生更完整、更精確的物體形狀，進而讓 DexNet 反足抓取方法能夠產生更多有效的抓取姿勢，碰撞機率從 49% 降至 26%。
SceneComplete 所重建的物體模型也能夠支援多指機械手的靈巧抓取規劃，DexGraspNet 在使用 SceneComplete 重建的模型時，能夠產生兩倍於僅使用部分點雲模型時的有效抓取姿勢。

主要結論

SceneComplete 是一種有效的開放世界 3D 場景補全系統，能夠僅憑單一 RGB-D 影像，在雜亂且具有遮擋的真實場景中，建構出完整、已分割的場景 3D 模型，適用於各種機器人操作任務，例如穩定的抓取、無碰撞運動規劃以及多指機械手的靈巧抓取。

研究意義

本研究突顯了在真實開放世界環境中進行機器人操作時，場景理解的重要性，並提出了一種有效的解決方案，可望促進更強健、更靈活的機器人操作系統的發展。

局限與未來研究方向

SceneComplete 的效能仍受限於各個組成模組的準確度，例如視覺語言模型的物體偵測、影像分割模型的分割品質、影像修復模型的修復效果等。
未來研究方向可著重於提升各個模組的效能，例如使用更先進的模型、開發更強健的演算法等。
此外，也可以探索將 SceneComplete 應用於更廣泛的機器人操作任務，例如導航、規劃、人機互動等。

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統計資料

SceneComplete 在 GraspNet-1B 資料集上的平均每場景 IoU 分數為 0.39。
SceneComplete 的碰撞機率為 26%，而 SceneComplete-NoComp 的碰撞機率為 49%。
DexGraspNet 在使用 SceneComplete 重建的模型時，能夠產生兩倍於僅使用部分點雲模型時的有效抓取姿勢。

引述

"As far as we know, this is the first system to support full-scene reconstruction from a single real-world RBG-D input in cluttered, occluded scenes with no assumptions about object categories."
"We hope that overall advances in scene understanding in realistic manipulation settings will enable much more robust and capable robot manipulation systems."

從以下內容提煉的關鍵洞見

SceneComplete: Open-World 3D Scene Completion in Complex Real World Environments for Robot Manipulation

by Adit... 於 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.23643.pdf

SceneComplete: Open-World 3D Scene Completion in Complex Real World Environments for Robot Manipulation

深入探究

SceneComplete 如何處理動態場景和物體？

SceneComplete 主要設計用於處理靜態場景，論文中並未提及針對動態場景的處理方法。在動態場景中，物體的移動和變化會為場景理解帶來很大挑戰。若要將 SceneComplete 應用於動態場景，則需要加入時間序列資訊的處理，例如：

多幀圖像輸入：  可以使用多幀連續的 RGB-D 圖像作為輸入，並利用時序資訊來追蹤物體的移動軌跡，進而預測物體在遮擋後的完整形狀。
動態物體分割：  需要採用能夠處理動態物體的分割模型，例如結合光流法或時序信息的實例分割模型，以便準確地分割出動態場景中的各個物體。
運動預測與補償：  可以考慮加入運動預測模組，預測物體的運動趨勢，並對其進行補償，以便在場景補全過程中更好地處理物體的動態變化。

如果場景中存在 SceneComplete 未曾見過的全新物體，它如何進行場景補全？

SceneComplete 的一大優勢在於其對未知物體的處理能力。即使場景中存在 SceneComplete 未曾見過的全新物體，它仍然可以利用以下機制進行場景補全：

開放世界視覺模型： SceneComplete 的核心組件，如視覺語言模型 (VLM)、圖像修復模型和圖像轉 3D 模型，都採用了預先訓練好的開放世界視覺模型。這些模型在大規模數據集上進行訓練，具備一定的泛化能力，可以對未知物體進行合理的推斷和生成。
語義理解和推理：  SceneComplete 使用視覺語言模型 (VLM) 來理解場景中物體的語義信息。即使面對全新物體，VLM 也能根據圖像信息和上下文，生成合理的描述，例如 "一個红色的圓形物體"，並引導後續模組進行處理。
形狀補全：  即使無法識別物體的具體类别，圖像修復模型和圖像轉 3D 模型仍然可以根據可見的部分和上下文信息，推斷出物體被遮擋的部分，並生成合理的 3D 形狀。
然而，需要注意的是，SceneComplete 對全新物體的處理能力仍然受限於訓練數據和模型的泛化能力。如果全新物體的形狀過於特殊或與訓練數據差異過大，SceneComplete 的重建結果可能不夠精確。

SceneComplete 的開發對於未來機器人進入人類生活環境有何影響？

SceneComplete 的開發對於未來機器人進入人類生活環境具有重要意義，主要體現在以下幾個方面：

增強機器人環境感知能力：  SceneComplete 能夠從單張 RGB-D 圖像中重建出完整的 3D 場景，包括被遮擋的物體，這將顯著提升機器人對周圍環境的感知能力，使其能夠更好地理解環境結構和物體之間的關係。
提升機器人操作的可靠性和安全性：  準確的場景理解是機器人執行操作任務的基礎。SceneComplete 可以為機器人提供更完整的物體形狀信息，進而提升機器人抓取、放置等操作的可靠性和安全性，避免與環境發生碰撞。
促進機器人應用於更廣泛的領域：  SceneComplete 的出現將推動機器人應用於更加複雜和非結構化的環境，例如家庭、醫院、商场等。機器人將能夠更好地理解人類生活環境，並完成更複雜的任務，例如整理房間、照顧老人、提供導購服務等。
總而言之，SceneComplete 的開發是機器人感知技術的一項重要進展，將為機器人進入人類生活環境，與人類共存和合作，提供重要的技術支持。