MOGRAS: Human Motion with Grasping in 3D Scenes

📄 arXiv: 2510.22199v1 📥 PDF

作者: Kunal Bhosikar, Siddharth Katageri, Vivek Madhavaram, Kai Han, Charu Sharma

分类: cs.CV, cs.GR, cs.RO

发布日期: 2025-10-25

备注: British Machine Vision Conference Workshop - From Scene Understanding to Human Modeling

💡 一句话要点

MOGRAS：提出大规模3D场景中人体抓取交互运动数据集与基准方法。

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)

关键词: 人体运动生成 物体抓取 3D场景 数据集 人机交互 机器人 虚拟现实

📋 核心要点

  1. 现有全身运动生成方法难以兼顾3D场景感知和精细的物体抓取动作，导致交互不自然。
  2. MOGRAS数据集提供大规模的3D场景中人体抓取交互数据，用于训练和评估相关算法。
  3. 论文提出一种简单有效的适配方法，使现有抓取算法能够在3D场景中更好地工作，提升交互真实感。

📝 摘要（中文）

生成与物体交互的逼真全身运动对于机器人、虚拟现实和人机交互至关重要。现有方法虽然能在3D场景中生成全身运动，但缺乏物体抓取等精细任务所需的保真度。另一方面，生成精确抓取运动的方法通常忽略周围的3D场景。为了解决在3D场景中生成符合物理规律的全身抓取运动这一难题，我们推出了MOGRAS（3D场景中人体运动与抓取）大型数据集。MOGRAS提供了在丰富标注的3D室内场景中进行抓取前的全身行走运动和最终抓取姿势。我们利用MOGRAS来评估现有全身抓取方法，并展示它们在场景感知生成方面的局限性。此外，我们提出了一种简单而有效的方法来调整现有方法，使其能够在3D场景中无缝工作。通过广泛的定量和定性实验，我们验证了数据集的有效性，并强调了我们提出的方法所取得的显著改进，为更逼真的人机交互铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在生成与3D场景交互的全身抓取运动时面临挑战。一方面，全身运动生成方法通常难以保证抓取动作的精确性和真实性。另一方面，专注于抓取动作生成的方法往往忽略了周围的3D场景，导致生成的运动与场景不协调。因此，如何生成在3D场景中符合物理规律的全身抓取运动是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是构建一个大规模的、包含丰富3D场景信息和人体抓取交互运动的数据集MOGRAS。通过这个数据集，可以训练和评估能够感知场景并生成自然抓取运动的模型。此外，论文还提出了一种简单的适配方法，使得现有的抓取运动生成模型能够更好地融入3D场景中。

技术框架：MOGRAS数据集包含两部分：抓取前的全身行走运动和最终的抓取姿势。论文利用该数据集对现有方法进行基准测试，并提出一种适配方法。该适配方法可能包含以下步骤：首先，利用场景信息对抓取运动进行约束，例如避免穿透等。其次，通过微调或迁移学习的方式，使现有模型适应新的数据集和场景。最后，对生成的运动进行后处理，以保证其平滑性和真实性。

关键创新：论文的关键创新在于构建了MOGRAS数据集，该数据集填补了现有研究在3D场景中人体抓取交互运动数据方面的空白。此外，论文提出的适配方法能够有效地将现有抓取运动生成模型应用于3D场景中，提高了生成运动的真实性和自然性。

关键设计：具体的技术细节未知，但可以推测可能包含以下设计：数据集的标注方式，包括人体姿态、物体位姿、场景语义信息等；适配方法的具体实现，例如损失函数的设计、网络结构的调整等；后处理算法的设计，例如运动平滑、碰撞检测等。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了MOGRAS数据集的有效性，并证明了提出的适配方法能够显著提高现有抓取运动生成模型在3D场景中的性能。具体的性能数据和提升幅度未知，但论文强调了实验结果的显著改进，表明该研究具有重要的实际意义。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人、虚拟现实和人机交互等领域。例如，在机器人领域，可以帮助机器人更好地理解和执行抓取任务。在虚拟现实领域，可以生成更逼真的人体运动，提高用户体验。在人机交互领域，可以实现更自然的人机交互方式。

📄 摘要（原文）

Generating realistic full-body motion interacting with objects is critical for applications in robotics, virtual reality, and human-computer interaction. While existing methods can generate full-body motion within 3D scenes, they often lack the fidelity for fine-grained tasks like object grasping. Conversely, methods that generate precise grasping motions typically ignore the surrounding 3D scene. This gap, generating full-body grasping motions that are physically plausible within a 3D scene, remains a significant challenge. To address this, we introduce MOGRAS (Human MOtion with GRAsping in 3D Scenes), a large-scale dataset that bridges this gap. MOGRAS provides pre-grasping full-body walking motions and final grasping poses within richly annotated 3D indoor scenes. We leverage MOGRAS to benchmark existing full-body grasping methods and demonstrate their limitations in scene-aware generation. Furthermore, we propose a simple yet effective method to adapt existing approaches to work seamlessly within 3D scenes. Through extensive quantitative and qualitative experiments, we validate the effectiveness of our dataset and highlight the significant improvements our proposed method achieves, paving the way for more realistic human-scene interactions.