EfficientPPS: Part-aware Panoptic Segmentation of Transparent Objects for Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2312.13906v1 📥 PDF

作者: Benjamin Alt, Minh Dang Nguyen, Andreas Hermann, Darko Katic, Rainer Jäkel, Rüdiger Dillmann, Eric Sax

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2023-12-21

备注: 8 pages, 8 figures, presented at the 56th International Symposium on Robotics (ISR Europe)

期刊: ISR Europe 2023

💡 一句话要点

提出EfficientPPS，用于机器人操作中透明物体的部件感知全景分割

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 全景分割 部件感知 透明物体 机器人操作 无监督学习

📋 核心要点

  1. 医院环境中普遍存在的可变形和透明物体对基于视觉的感知系统提出了重大挑战，阻碍了自主机器人在辅助任务中的应用。
  2. EfficientPPS通过部件感知的全景分割，为机器人提供更细粒度的语义信息，从而提升其在复杂环境下的抓取和操作能力。
  3. 该方法结合无监督数据收集和标注，降低了对人工标注数据的依赖，并在真实医院物体数据集上验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为EfficientPPS的神经架构，用于部件感知的全景分割，旨在为机器人提供语义丰富的视觉信息，以进行抓取和操作任务，特别是在医院环境中常见的可变形和透明物体。同时，本文还提出了一种无监督的数据收集和标注方法，以减少训练过程中对人工干预的需求。EfficientPPS在一个包含真实医院物体的的数据集上进行了评估，并证明了其在协作机器人手臂抓取透明输液袋方面的鲁棒性和效率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作透明和可变形物体时，视觉感知系统面临的挑战。现有方法在处理此类物体时，通常难以准确分割和理解物体的各个部件，导致抓取和操作失败。特别是在医院环境中，透明输液袋等物体的存在使得问题更加复杂。

核心思路：论文的核心思路是利用部件感知的全景分割，为机器人提供更精细的物体表示。通过将物体分割成不同的部件，并理解每个部件的语义信息，机器人可以更准确地判断抓取位置和操作方式。此外，论文还提出了一种无监督的数据收集和标注方法，以降低对人工标注数据的依赖。

技术框架：EfficientPPS的整体架构基于深度学习，具体细节未知。它可能包含以下主要模块：1)图像输入模块：接收RGB图像作为输入；2)特征提取模块：利用卷积神经网络提取图像特征；3)部件分割模块：将物体分割成不同的部件；4)语义理解模块：理解每个部件的语义信息；5)全景分割模块：将部件分割和语义理解的结果融合，生成全景分割结果。

关键创新：论文的关键创新在于将部件感知的全景分割应用于透明和可变形物体的机器人操作。与传统的全景分割方法相比，EfficientPPS更加关注物体的部件信息，从而提高了机器人对物体的理解能力。此外，无监督数据收集和标注方法也降低了训练成本。

关键设计：由于论文细节未知，无法提供具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节。但可以推测，损失函数可能包含分割损失、语义损失和部件一致性损失等。网络结构可能采用Encoder-Decoder结构，并引入注意力机制来关注重要的部件信息。

📊 实验亮点

论文在包含真实医院物体的数据集上评估了EfficientPPS的性能，并展示了其在抓取透明输液袋方面的鲁棒性和效率。虽然具体的性能数据和对比基线未知，但实验结果表明，EfficientPPS能够有效地分割和理解透明物体的部件，从而提高了机器人的抓取成功率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医院、实验室等场景，辅助机器人完成输液袋抓取、物品整理等任务。通过提升机器人对透明和可变形物体的感知能力，可以提高自动化水平，减轻医护人员的负担，并改善患者护理质量。未来，该技术还可扩展到其他领域，如工业生产、家庭服务等。

📄 摘要（原文）

The use of autonomous robots for assistance tasks in hospitals has the potential to free up qualified staff and im-prove patient care. However, the ubiquity of deformable and transparent objects in hospital settings poses signif-icant challenges to vision-based perception systems. We present EfficientPPS, a neural architecture for part-aware panoptic segmentation that provides robots with semantically rich visual information for grasping and ma-nipulation tasks. We also present an unsupervised data collection and labelling method to reduce the need for human involvement in the training process. EfficientPPS is evaluated on a dataset containing real-world hospital objects and demonstrated to be robust and efficient in grasping transparent transfusion bags with a collaborative robot arm.