Real-time Holistic Robot Pose Estimation with Unknown States
作者: Shikun Ban, Juling Fan, Xiaoxuan Ma, Wentao Zhu, Yu Qiao, Yizhou Wang
分类: cs.CV, cs.RO
发布日期: 2024-02-08 (更新: 2024-07-16)
备注: Accepted by ECCV 2024
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出实时机器人姿态估计方法以解决未知状态问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人姿态估计 实时计算 神经网络 多机器人协作 人机交互
📋 核心要点
- 现有方法普遍假设对机器人内部状态有完全了解，限制了其在实际应用中的有效性。
- 本文提出了一种高效框架，利用神经网络模块实现实时机器人姿态估计，无需已知的机器人状态。
- 实验结果显示，该方法在保持高准确性的同时，推理速度提升了12倍，支持实时应用。
📝 摘要（中文）
从RGB图像中估计机器人姿态是计算机视觉和机器人领域的关键问题。以往的方法大多假设对机器人内部状态有完全的了解，例如真实的机器人关节角度。然而，这一假设在实际应用中并不总是成立，尤其是在多机器人协作或人机交互场景中，机器人关节状态可能无法共享或不可靠。现有的无关节状态先验的姿态估计方法计算负担较重，无法支持实时应用。本文提出了一种高效的框架，能够在不需要已知机器人状态的情况下，从RGB图像中实时估计机器人姿态。该方法通过神经网络模块分别估计相机与机器人之间的旋转、机器人状态参数、关键点位置和根深度，且在单次前向传播中完成推理，无需迭代优化。该方法实现了12倍的速度提升，并保持了最先进的准确性，首次实现了实时的整体机器人姿态估计。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决从RGB图像中估计机器人姿态时对机器人内部状态未知的挑战。现有方法通常依赖于已知的关节状态，限制了其在动态环境中的应用。
核心思路：提出了一种新的框架，通过神经网络模块分别处理不同的估计任务，避免了对关节状态的依赖，从而实现实时姿态估计。
技术框架：整体架构包括多个神经网络模块，分别用于估计相机与机器人之间的旋转、机器人状态参数、关键点位置和根深度。每个模块独立工作，最终合成整体姿态信息。
关键创新：本研究的主要创新在于首次实现了在未知状态下的实时机器人姿态估计，且推理过程只需一次前向传播，显著提高了效率。
关键设计：在网络结构上，采用了特定的损失函数来优化每个模块的输出，确保各个任务之间的协同学习，同时在参数设置上进行了精细调整，以适应实时应用的需求。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，本文提出的方法在姿态估计的准确性上达到了最先进的水平，同时推理速度提升了12倍，相较于现有方法，显著降低了计算负担，支持实时应用。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括多机器人协作、智能家居、无人驾驶等场景。在这些领域中，机器人需要在动态和不确定的环境中进行有效的姿态估计，本文的方法为实现这一目标提供了新的解决方案，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Estimating robot pose from RGB images is a crucial problem in computer vision and robotics. While previous methods have achieved promising performance, most of them presume full knowledge of robot internal states, e.g. ground-truth robot joint angles. However, this assumption is not always valid in practical situations. In real-world applications such as multi-robot collaboration or human-robot interaction, the robot joint states might not be shared or could be unreliable. On the other hand, existing approaches that estimate robot pose without joint state priors suffer from heavy computation burdens and thus cannot support real-time applications. This work introduces an efficient framework for real-time robot pose estimation from RGB images without requiring known robot states. Our method estimates camera-to-robot rotation, robot state parameters, keypoint locations, and root depth, employing a neural network module for each task to facilitate learning and sim-to-real transfer. Notably, it achieves inference in a single feed-forward pass without iterative optimization. Our approach offers a 12-time speed increase with state-of-the-art accuracy, enabling real-time holistic robot pose estimation for the first time. Code and models are available at https://github.com/Oliverbansk/Holistic-Robot-Pose-Estimation.