Single-View Scene Point Cloud Human Grasp Generation

📄 arXiv: 2404.15815v1 📥 PDF

作者: Yan-Kang Wang, Chengyi Xing, Yi-Lin Wei, Xiao-Ming Wu, Wei-Shi Zheng

分类: cs.CV

发布日期: 2024-04-24

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出S2HGrasp以解决单视角场景点云下的人类抓取生成问题

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 单视角点云 人类抓取 机器人抓取 深度学习 场景理解 数据集

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理单视角场景点云时，容易导致生成的抓取与物体不可见部分发生穿透，且受到场景点的干扰。
  2. 论文提出的S2HGrasp框架通过全球感知和DiffuGrasp模块，能够更好地理解部分物体点云并生成高质量抓取。
  3. 实验结果显示，S2HGrasp在生成自然抓取方面表现优异，且在未见物体上展现出良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

本研究探索了一种基于单视角场景点云生成人体抓取的新任务，更准确地反映了从单一视角观察物体的现实情况。由于物体点云的不完整性和场景点的数量，生成的手部容易穿透物体的不可见部分，且模型容易受到场景点的影响。因此，我们提出了S2HGrasp框架，包含两个关键模块：全球感知模块用于全局感知部分物体点云，DiffuGrasp模块则基于复杂输入（包括场景点）生成高质量的人类抓取。此外，我们引入了S2HGD数据集，包含约99,000个单物体单视角场景点云，涵盖1,668个独特物体，每个物体均标注有一个人类抓取。实验表明，S2HGrasp能够自然生成不受场景点影响的人类抓取，并有效防止手部与物体不可见部分的穿透，且在未见物体上展现出强大的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决基于单视角场景点云生成人体抓取的问题。现有方法在处理不完整的物体点云时，容易导致生成的手部穿透物体的不可见部分，并受到场景点的影响。

核心思路：S2HGrasp框架的核心思路是通过全球感知模块全面理解部分物体点云，并利用DiffuGrasp模块生成高质量的人类抓取。这种设计旨在减少场景点对抓取生成的干扰。

技术框架：S2HGrasp框架主要由两个模块组成：全球感知模块负责全局理解部分物体点云，DiffuGrasp模块则基于复杂输入生成抓取。整体流程包括输入点云数据、特征提取、抓取生成等步骤。

关键创新：本研究的关键创新在于提出了S2HGrasp框架，特别是全球感知模块和DiffuGrasp模块的结合，使得生成的抓取更自然且不易受到场景点的影响。这与现有方法相比，显著提高了抓取生成的质量。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化抓取的自然性和有效性，网络结构经过精心设计以适应复杂的输入数据，确保生成的抓取能够有效避免与不可见物体部分的穿透。

📊 实验亮点

实验结果表明，S2HGrasp在生成自然人类抓取方面表现优异，能够有效防止手部与物体不可见部分的穿透。与基线方法相比，S2HGrasp在抓取生成质量上提升了显著的性能，展现出强大的泛化能力，尤其是在未见物体上的应用。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人抓取、虚拟现实和增强现实等场景。在这些领域中，能够基于单视角场景点云生成自然的人类抓取，将极大提升人机交互的自然性和有效性，推动相关技术的进步与应用。

📄 摘要（原文）

In this work, we explore a novel task of generating human grasps based on single-view scene point clouds, which more accurately mirrors the typical real-world situation of observing objects from a single viewpoint. Due to the incompleteness of object point clouds and the presence of numerous scene points, the generated hand is prone to penetrating into the invisible parts of the object and the model is easily affected by scene points. Thus, we introduce S2HGrasp, a framework composed of two key modules: the Global Perception module that globally perceives partial object point clouds, and the DiffuGrasp module designed to generate high-quality human grasps based on complex inputs that include scene points. Additionally, we introduce S2HGD dataset, which comprises approximately 99,000 single-object single-view scene point clouds of 1,668 unique objects, each annotated with one human grasp. Our extensive experiments demonstrate that S2HGrasp can not only generate natural human grasps regardless of scene points, but also effectively prevent penetration between the hand and invisible parts of the object. Moreover, our model showcases strong generalization capability when applied to unseen objects. Our code and dataset are available at https://github.com/iSEE-Laboratory/S2HGrasp.