ActiveGrasp: Information-Guided Active Grasping with Calibrated Energy-based Model

📄 arXiv: 2511.12795v1 📥 PDF

作者: Boshu Lei, Wen Jiang, Kostas Daniilidis

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-16

备注: under review

💡 一句话要点

提出基于校准能量模型的ActiveGrasp，解决杂乱环境中信息引导的主动抓取问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 主动抓取 信息增益 能量模型 SE(3)流形 机器人抓取 视角选择 杂乱环境

📋 核心要点

  1. 现有方法在杂乱环境中进行抓取时，要么忽略抓取分布的重要性，要么忽略SE(3)流形上的姿态结构。
  2. 提出一种校准的能量模型，用于抓取姿态生成，并结合主动视角选择，从抓取分布中估计信息增益。
  3. 实验表明，该模型在有限视角下，能成功抓取杂乱环境中的物体，并提供了一个可复现的模拟环境。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于信息引导的主动抓取方法ActiveGrasp，旨在解决机器人如何在杂乱环境中抓取物体的问题。现有方法在抓取姿态生成前主动收集多视角信息，但忽略了抓取分布对信息增益估计的重要性，或依赖于抓取分布的投影，忽略了SE(3)流形上抓取姿态的结构。为了解决这些问题，我们提出了一个用于抓取姿态生成的校准能量模型，以及一种基于抓取分布估计信息增益的主动视角选择方法。我们的能量模型捕捉了SE(3)流形上抓取分布的多模态特性。能量水平被校准到抓取的成功率，从而使预测的分布与真实分布对齐。通过估计重建环境条件下校准分布的抓取信息增益来选择下一个最佳视角，这可以有效地引导机器人探索目标对象的可抓取部分。在模拟环境和真实机器人设置上的实验表明，与先前的最先进模型相比，我们的模型可以在有限的视角预算下成功抓取杂乱环境中的物体。我们的模拟环境可以作为未来主动抓取研究的可复现平台。本文的源代码将在论文公开发布后公开。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在复杂、杂乱环境中机器人抓取物体的问题。现有方法通常依赖于在抓取姿态生成之前收集多个视角的信息，但这些方法要么没有充分考虑抓取姿态分布对信息增益估计的重要性，要么依赖于抓取姿态分布的投影，从而忽略了SE(3)流形上抓取姿态的内在结构。这些局限性导致抓取效率低下，尤其是在视角预算有限的情况下。

核心思路：论文的核心思路是利用一个校准的能量模型来表示抓取姿态的分布，并基于此分布进行主动视角选择。能量模型能够捕捉SE(3)流形上抓取姿态的多模态特性，并通过校准能量水平与抓取成功率，使预测的抓取姿态分布更接近真实分布。主动视角选择则通过估计在重建环境条件下，校准分布的抓取信息增益来确定下一个最佳视角，从而引导机器人更有效地探索目标对象的可抓取区域。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 环境重建模块，用于从多个视角重建目标物体的三维环境；2) 基于校准能量模型的抓取姿态生成模块，该模块根据重建的环境信息生成抓取姿态的分布；3) 信息增益估计模块，用于评估不同视角下抓取姿态分布的信息增益；4) 视角选择模块，根据信息增益选择下一个最佳视角。整个流程是一个迭代过程，通过不断收集新的视角信息，更新环境重建和抓取姿态分布，最终实现成功的抓取。

关键创新：论文的关键创新在于提出了校准的能量模型用于抓取姿态生成，并将其与主动视角选择相结合。与现有方法相比，该方法能够更准确地表示抓取姿态的分布，并利用信息增益来指导视角选择，从而提高了抓取效率。能量模型的校准机制是另一个创新点，它通过将能量水平与抓取成功率对齐，使得预测的抓取姿态分布更贴近真实情况。

关键设计：能量模型采用能量函数来表示抓取姿态的质量，能量越低，抓取质量越高。能量函数的设计考虑了抓取姿态与物体表面的几何关系，例如法线方向、接触点等。能量模型的校准通过最小化预测抓取成功率与实际抓取成功率之间的差异来实现。信息增益的计算基于抓取姿态分布的熵，选择能够最大程度降低抓取姿态分布不确定性的视角。具体的网络结构和损失函数细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的ActiveGrasp方法在模拟和真实机器人环境中均取得了显著的性能提升。与现有最先进的方法相比，该方法能够在有限的视角预算下，更成功地抓取杂乱环境中的物体。具体的性能数据（例如抓取成功率、视角数量等）和对比基线需要在论文中查找（未知），但摘要明确指出优于现有方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要机器人进行物体抓取的场景，例如：工业自动化中的零件抓取、家庭服务机器人中的物品整理、以及仓储物流中的货物拣选。通过提高抓取效率和成功率，可以显著提升这些应用场景的自动化水平，降低人工成本，并提高生产效率。未来，该技术有望进一步扩展到更复杂的环境和任务中，例如：灾难救援、医疗手术等。

📄 摘要（原文）

Grasping in a densely cluttered environment is a challenging task for robots. Previous methods tried to solve this problem by actively gathering multiple views before grasp pose generation. However, they either overlooked the importance of the grasp distribution for information gain estimation or relied on the projection of the grasp distribution, which ignores the structure of grasp poses on the SE(3) manifold. To tackle these challenges, we propose a calibrated energy-based model for grasp pose generation and an active view selection method that estimates information gain from grasp distribution. Our energy-based model captures the multi-modality nature of grasp distribution on the SE(3) manifold. The energy level is calibrated to the success rate of grasps so that the predicted distribution aligns with the real distribution. The next best view is selected by estimating the information gain for grasp from the calibrated distribution conditioned on the reconstructed environment, which could efficiently drive the robot to explore affordable parts of the target object. Experiments on simulated environments and real robot setups demonstrate that our model could successfully grasp objects in a cluttered environment with limited view budgets compared to previous state-of-the-art models. Our simulated environment can serve as a reproducible platform for future research on active grasping. The source code of our paper will be made public when the paper is released to the public.