SpikeGrasp: A Benchmark for 6-DoF Grasp Pose Detection from Stereo Spike Streams

📄 arXiv: 2510.10602v1 📥 PDF

作者: Zhuoheng Gao, Jiyao Zhang, Zhiyong Xie, Hao Dong, Zhaofei Yu, Rongmei Chen, Guozhang Chen, Tiejun Huang

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-10-12

💡 一句话要点

SpikeGrasp：基于立体脉冲事件流的6自由度抓取姿态检测基准

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人抓取 脉冲神经网络 事件相机 神经启发式 6自由度姿态估计

📋 核心要点

  1. 传统机器人抓取系统依赖于将传感器数据转换为显式3D点云，计算成本高昂，且与生物智能存在差异。
  2. SpikeGrasp模仿生物视觉运动通路，直接从立体脉冲事件流推断抓取姿态，无需重建点云，更接近生物智能。
  3. 实验表明，SpikeGrasp在杂乱和无纹理场景中优于传统点云方法，并具有更高的数据效率，验证了该方法的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种受神经科学启发的6自由度抓取检测新范式。我们引入了SpikeGrasp框架，该框架模仿生物视觉运动通路，处理来自立体脉冲相机（类似于视网膜）的原始异步事件，直接推断抓取姿态。该模型融合了立体脉冲事件流，并使用循环脉冲神经网络（类似于高级视觉处理）迭代地细化抓取假设，无需重建点云。为了验证该方法，我们构建了一个大规模的合成基准数据集。实验表明，SpikeGrasp超越了传统的基于点云的基线方法，尤其是在杂乱和无纹理的场景中，并表现出卓越的数据效率。通过验证这种端到端、受神经科学启发的途径的可行性，SpikeGrasp为未来能够实现自然界中流畅高效操作的系统铺平了道路，尤其是在动态对象的操作方面。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人抓取系统通常依赖于将传感器数据转换为3D点云，然后进行抓取姿态估计。这种方法计算量大，且在纹理缺失或光照条件差的情况下性能下降。此外，这种方法与生物视觉系统的工作方式存在显著差异，生物视觉系统可以直接从视网膜接收到的信息中进行快速而有效的抓取。

核心思路：SpikeGrasp的核心思路是模仿生物视觉系统，直接从立体脉冲事件流中学习抓取姿态，避免了中间步骤的点云重建。通过使用脉冲神经网络，模型能够处理异步事件数据，并迭代地细化抓取假设，从而实现高效且鲁棒的抓取。

技术框架：SpikeGrasp框架包含以下主要模块：1) 立体脉冲相机：用于捕获场景的异步事件流。2) 事件流融合模块：将来自左右相机的事件流进行融合，形成统一的表示。3) 循环脉冲神经网络：用于处理融合后的事件流，并迭代地预测抓取姿态。该网络类似于高级视觉处理，能够从事件流中提取有用的特征，并进行抓取姿态的细化。4) 抓取姿态评估模块：用于评估预测的抓取姿态的质量，并选择最佳的抓取姿态。

关键创新：SpikeGrasp的关键创新在于其端到端的神经启发式方法，直接从立体脉冲事件流中学习抓取姿态，无需重建点云。这种方法更接近生物视觉系统的工作方式，并且在处理异步事件数据方面具有优势。此外，使用循环脉冲神经网络进行迭代的抓取姿态细化，可以提高抓取的精度和鲁棒性。

关键设计：SpikeGrasp的关键设计包括：1) 使用脉冲神经网络来处理异步事件数据。2) 设计了特定的网络结构，以实现事件流的融合和抓取姿态的迭代细化。3) 使用了合适的损失函数来训练网络，以提高抓取的精度和鲁棒性。具体的参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述（未知）。

📊 实验亮点

实验结果表明，SpikeGrasp在合成数据集上超越了传统的基于点云的基线方法，尤其是在杂乱和无纹理的场景中。SpikeGrasp还表现出卓越的数据效率，这意味着它可以使用更少的数据进行训练，从而降低了训练成本。具体的性能提升幅度在论文中进行了详细描述（未知）。

🎯 应用场景

SpikeGrasp具有广泛的应用前景，例如在光照条件差或纹理缺失的环境中进行机器人抓取，在动态环境中进行快速抓取，以及在资源受限的平台上进行高效抓取。该研究为开发更智能、更高效的机器人抓取系统提供了新的思路，并有望推动机器人技术在工业、医疗和家庭服务等领域的应用。

📄 摘要（原文）

Most robotic grasping systems rely on converting sensor data into explicit 3D point clouds, which is a computational step not found in biological intelligence. This paper explores a fundamentally different, neuro-inspired paradigm for 6-DoF grasp detection. We introduce SpikeGrasp, a framework that mimics the biological visuomotor pathway, processing raw, asynchronous events from stereo spike cameras, similarly to retinas, to directly infer grasp poses. Our model fuses these stereo spike streams and uses a recurrent spiking neural network, analogous to high-level visual processing, to iteratively refine grasp hypotheses without ever reconstructing a point cloud. To validate this approach, we built a large-scale synthetic benchmark dataset. Experiments show that SpikeGrasp surpasses traditional point-cloud-based baselines, especially in cluttered and textureless scenes, and demonstrates remarkable data efficiency. By establishing the viability of this end-to-end, neuro-inspired approach, SpikeGrasp paves the way for future systems capable of the fluid and efficient manipulation seen in nature, particularly for dynamic objects.