DIPP: Discriminative Impact Point Predictor for Catching Diverse In-Flight Objects

📄 arXiv: 2509.15254v1 📥 PDF

作者: Ngoc Huy Nguyen, Kazuki Shibata, Takamitsu Matsubara

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-18

备注: 9 pages, 9 figures

💡 一句话要点

提出DIPP模型，用于四足机器人接取空中飞行物体的落点预测，提升复杂环境下的泛化性。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 落点预测 四足机器人 飞行物体接取 判别式特征嵌入 非稳态空气动力学

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏在复杂空气动力学条件下，对多样物体的落点预测能力，泛化性不足。
  2. 提出DIPP模型，通过判别式特征嵌入分离不同动力学轨迹，实现早期准确预测和泛化。
  3. 实验表明，DIPP在真实数据集上优于基线方法，并在仿真和真实环境中验证了其接取成功率。

📝 摘要（中文）

本研究致力于解决四足机器人使用篮筐接取空中飞行物体的任务，核心在于精确预测物体的落点。该任务面临两大挑战：缺乏包含多样物体和非稳态空气动力学影响的公开数据集，这对于训练可靠的预测器至关重要；以及在轨迹相似的情况下，难以在早期阶段准确预测落点。为了解决这些问题，我们构建了一个包含20种物体共8000条轨迹的真实世界数据集，为复杂空气动力学条件下的飞行物体接取研究奠定基础。此外，我们提出了判别式落点预测器（DIPP），它由两个模块组成：（i）判别式特征嵌入（DFE），通过动力学分离轨迹，实现早期判别和泛化；（ii）落点预测器（IPP），从这些特征中估计落点。IPP实现了两种变体：基于神经加速估计器（NAE）的方法，预测轨迹并推导落点；以及基于直接点估计器（DPE）的方法，直接输出落点。实验结果表明，我们的数据集比现有数据集更加多样和复杂，并且我们的方法在15个已知物体和5个未知物体上均优于基线方法。此外，我们表明，改进的早期预测可以提高仿真中的接取成功率，并通过真实世界的实验证明了我们方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决四足机器人接取飞行物体的落点预测问题。现有方法在处理具有复杂空气动力学特性和形状各异的物体时，预测精度较低，尤其是在飞行轨迹的早期阶段，难以区分不同物体的轨迹，导致预测误差累积。缺乏足够多样化的数据集也是一个重要挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用判别式特征嵌入（DFE）来区分不同动力学特性的物体轨迹，从而实现更准确的早期落点预测。通过学习一个能够有效分离不同物体轨迹的特征空间，DIPP可以更早地捕捉到物体之间的差异，减少预测误差。

技术框架：DIPP模型包含两个主要模块：判别式特征嵌入（DFE）和落点预测器（IPP）。首先，DFE模块接收物体的飞行轨迹数据作为输入，并将其嵌入到一个判别式特征空间中。然后，IPP模块利用这些特征来预测物体的落点。IPP模块有两种实现方式：一种是基于神经加速估计器（NAE），通过预测轨迹来推导落点；另一种是基于直接点估计器（DPE），直接预测落点。

关键创新：DIPP的关键创新在于判别式特征嵌入（DFE）模块。DFE通过学习一个能够有效分离不同物体轨迹的特征空间，使得模型能够在飞行轨迹的早期阶段就准确区分不同物体，从而提高落点预测的精度和泛化能力。与传统的直接预测落点的方法相比，DIPP更加注重对物体动力学特性的建模。

关键设计：DFE模块使用一个神经网络来学习特征嵌入，损失函数的设计旨在最大化不同物体轨迹之间的距离，同时最小化同一物体轨迹内部的距离。IPP模块的NAE变体使用另一个神经网络来预测物体的加速度，然后通过积分得到轨迹和落点。DPE变体则直接使用神经网络预测落点坐标。具体参数设置和网络结构在论文中有详细描述（未知）。

📊 实验亮点

实验结果表明，DIPP模型在包含20种物体的真实数据集上表现出色，显著优于基线方法。在15个已知物体和5个未知物体上的测试表明，DIPP具有良好的泛化能力。此外，仿真和真实环境中的实验验证了DIPP能够提高四足机器人的接取成功率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于物流、仓储、救援等领域，例如，机器人可以利用该技术自动接取从空中投掷的包裹或救援物资。此外，该技术还可以扩展到其他需要精确预测物体运动轨迹的场景，例如，运动分析、自动驾驶等。

📄 摘要（原文）

In this study, we address the problem of in-flight object catching using a quadruped robot with a basket. Our objective is to accurately predict the impact point, defined as the object's landing position. This task poses two key challenges: the absence of public datasets capturing diverse objects under unsteady aerodynamics, which are essential for training reliable predictors; and the difficulty of accurate early-stage impact point prediction when trajectories appear similar across objects. To overcome these issues, we construct a real-world dataset of 8,000 trajectories from 20 objects, providing a foundation for advancing in-flight object catching under complex aerodynamics. We then propose the Discriminative Impact Point Predictor (DIPP), consisting of two modules: (i) a Discriminative Feature Embedding (DFE) that separates trajectories by dynamics to enable early-stage discrimination and generalization, and (ii) an Impact Point Predictor (IPP) that estimates the impact point from these features. Two IPP variants are implemented: an Neural Acceleration Estimator (NAE)-based method that predicts trajectories and derives the impact point, and a Direct Point Estimator (DPE)-based method that directly outputs it. Experimental results show that our dataset is more diverse and complex than existing dataset, and that our method outperforms baselines on both 15 seen and 5 unseen objects. Furthermore, we show that improved early-stage prediction enhances catching success in simulation and demonstrate the effectiveness of our approach through real-world experiments. The demonstration is available at https://sites.google.com/view/robot-catching-2025.