结合 SE(3) 扩散模型与微分运动学实现同时抓取与放置检测
机器人学
2025-08-06 v2
摘要
抓取检测方法通常针对一组自由漂浮的手臂姿态进行检测，这些姿态可以抓取目标物体。然而， 并非所有检测到的抓取姿态都因物理约束而可执行。尽管在后处理阶段筛选无效抓取姿态是直接的，但这种两阶段方法在约束较为严苛时计算效率较低。在本工作中，我们提出了一种方法，在抓取检测阶段考虑以下两个约束：(i) 被抓取的物体必须能够在无手部操作的情况下以预定义配置进行放置；(ii) 它必须由机器人在关节限制和碰撞规避约束下可达。我们的核心思想是训练一个 SE(3) 抓取扩散网络来估计空间速度形式的噪声，并通过一种带不等式约束的多目标微分逆运动学来约束去噪过程，以确保状态可达且放置可以在碰撞发生的情况下完成。除了提升成功率外，我们通过实验还确认了该方法在计算时间上的效率和一致性优于一种朴素的两阶段方法。
引用
@article{arxiv.2504.19502,
title = {Simultaneous Pick and Place Detection by Combining SE(3) Diffusion Models with Differential Kinematics},
author = {Tianyi Ko and Takuya Ikeda and Balazs Opra and Koichi Nishiwaki},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.19502},
year = {2025}
}
备注
Accepted for IROS2025