Object-centric Task Representation and Transfer using Diffused Orientation Fields
作者: Cem Bilaloglu, Tobias Löw, Sylvain Calinon
分类: cs.RO
发布日期: 2025-11-23
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出基于扩散方向场的物体中心任务表示与迁移方法，解决机器人曲面物体操作难题。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)
关键词: 机器人操作 曲面物体 任务迁移 扩散方向场 局部参考系
📋 核心要点
- 现有方法难以处理曲面物体操作，因为缺乏全局参考系导致任务相关方向随物体形状变化。
- 论文提出扩散方向场（DOF）方法，通过平滑的局部参考系表示，将任务迁移简化为关键点对应。
- 实验证明，该方法在几何、拓扑和定位扰动下，能成功迁移检查、切片和剥离等任务。
📝 摘要（中文）
曲面物体给机器人技能迁移带来根本性挑战：与平面不同，曲面物体不具备全局参考系。因此，诸如“朝向”或“沿着”表面等任务相关方向随位置和几何形状而变化，使得物体中心任务难以跨形状迁移。为了解决这个问题，我们引入了一种使用扩散方向场（DOF）的方法，这是一种局部参考系的平滑表示，用于跨曲面物体的任务迁移学习。通过在这些平滑变化的局部坐标系中表达操作任务，我们将跨曲面物体的任务迁移问题简化为建立稀疏关键点对应关系。DOF使用由偏微分方程控制的扩散过程，根据关键点，从原始点云数据在线计算。我们在几何、拓扑和定位扰动下评估了DOF，并展示了在各种物体上成功迁移需要连续物理交互的任务，例如检查、切片和剥离。我们在网站https://github.com/idiap/diffused_fields_robotics提供我们的开源代码。
🔬 方法详解
问题定义：机器人操作任务在曲面物体上的迁移面临挑战，因为曲面缺乏全局统一的坐标系。传统的基于全局坐标系的任务表示方法无法直接应用于不同形状的曲面物体，导致任务无法有效迁移。现有方法难以处理曲面物体表面方向的多样性和不连续性，使得机器人难以理解和执行诸如“沿着表面切割”或“朝向特定位置移动”等任务。
核心思路：论文的核心思路是利用扩散方向场（Diffused Orientation Fields, DOF）来建立一种局部参考系，该参考系能够平滑地适应曲面物体的几何形状。通过将操作任务表示在这种局部参考系中，任务的描述不再依赖于全局坐标系，而是依赖于物体表面的局部几何特征。这样，即使物体形状发生变化，只要局部几何关系保持不变，任务就可以成功迁移。
技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 从点云数据中提取关键点；2) 基于关键点，使用扩散过程计算扩散方向场（DOF），该过程通过求解偏微分方程实现；3) 将操作任务表示在DOF定义的局部参考系中；4) 建立不同物体之间的关键点对应关系，实现任务迁移。整体流程是从原始点云数据到任务表示，再到任务迁移。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于使用扩散方向场（DOF）来表示曲面物体的局部参考系。与传统的基于固定坐标系的表示方法不同，DOF能够平滑地适应曲面物体的几何形状，从而使得任务表示具有更好的鲁棒性和泛化能力。此外，通过建立关键点对应关系，该方法将任务迁移问题简化为几何对应问题，从而降低了任务迁移的难度。
关键设计：DOF的计算基于扩散过程，该过程通过求解偏微分方程实现。偏微分方程的具体形式取决于所要表示的几何特征。关键点的选择对DOF的计算结果有重要影响，需要根据具体的任务进行选择。任务表示的具体形式取决于任务的类型，例如，对于切割任务，可以使用DOF来表示切割方向和切割深度。损失函数的设计需要考虑DOF的平滑性、与关键点的对齐程度以及任务的执行效果。
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在几何、拓扑和定位扰动下均表现出良好的鲁棒性。例如，在曲面切割任务中，即使物体形状发生显著变化，机器人仍然能够成功完成切割任务。与传统的基于全局坐标系的方法相比，该方法能够显著提高任务迁移的成功率和精度。具体性能数据未知，但论文强调了在多种任务上的成功迁移。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要机器人与曲面物体进行交互的场景，例如：工业制造中的曲面零件打磨、喷涂和装配；医疗领域的微创手术和康复训练；农业领域的果蔬采摘和修剪；以及家庭服务机器人中的物体抓取和操作。该方法能够提高机器人在复杂环境中的适应性和灵活性，降低机器人编程的难度，并有望推动机器人技术的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Curved objects pose a fundamental challenge for skill transfer in robotics: unlike planar surfaces, they do not admit a global reference frame. As a result, task-relevant directions such as "toward" or "along" the surface vary with position and geometry, making object-centric tasks difficult to transfer across shapes. To address this, we introduce an approach using Diffused Orientation Fields (DOF), a smooth representation of local reference frames, for transfer learning of tasks across curved objects. By expressing manipulation tasks in these smoothly varying local frames, we reduce the problem of transferring tasks across curved objects to establishing sparse keypoint correspondences. DOF is computed online from raw point cloud data using diffusion processes governed by partial differential equations, conditioned on keypoints. We evaluate DOF under geometric, topological, and localization perturbations, and demonstrate successful transfer of tasks requiring continuous physical interaction such as inspection, slicing, and peeling across varied objects. We provide our open-source codes at our website https://github.com/idiap/diffused_fields_robotics