Iterative Grasp Pose Refinement: A Deep Reinforcement Learning Approach for 2D Vision

📄 arXiv: 2608.17628v1 📥 PDF

作者: Amir Arsalan Nematollahi, Shayan Ahmadi, Mehdi Tale Masouleh, Ahmad Kalhor

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG, eess.IV

发布日期: 2026-08-18

💡 一句话要点

提出基于深度强化学习的抓取姿态迭代优化方法以解决机器人抓取问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 深度强化学习 机器人抓取 抓取姿态优化 关键点表示 DQN 仿真到现实 物体操控

📋 核心要点

  1. 现有的机器人抓取方法在处理复杂物体时常常面临失败，缺乏有效的优化机制。
  2. 本研究提出了一种结合关键点表示和深度Q网络的强化学习框架，通过迭代优化抓取姿态来提高成功率。
  3. 在300个物体的实验中，该框架实现了100%的成功率，显著提升了抓取的有效性和可靠性。

📝 摘要（中文）

本研究旨在开发能够理解和操控物体的机器人，提出了一种基于强化学习的抓取优化框架，结合了关键点物体表示和深度Q网络（DQN）。在模拟环境中，几何算法生成初始抓取候选，随后通过该框架迭代优化，将失败的抓取转变为成功的抓取。实验在Dex-Net数据集的300个物体上进行，使用UR5机械臂，结果显示该框架在几何方法认为无法抓取的物体上实现了100%的成功率。此外，通过在Delta并联机器人上的物理实验验证了该框架的仿真到现实的可转移性，成功操控了之前无法抓取的物体。研究结果强调了强化学习在解决机器人抓取挑战中的有效性，为接触丰富的操控任务提供了可扩展和适应性强的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决机器人在抓取物体时的失败问题，现有几何方法在处理复杂物体时常常无法成功抓取，缺乏有效的优化机制。

核心思路：提出了一种基于深度强化学习的框架，通过结合关键点物体表示和深度Q网络（DQN），实现对抓取姿态的迭代优化，以提高抓取成功率。

技术框架：整体架构包括初始抓取候选生成模块和基于DQN的抓取优化模块。初始候选由几何算法生成，随后通过强化学习进行迭代优化，最终输出成功的抓取姿态。

关键创新：最重要的创新在于将深度强化学习应用于抓取姿态的迭代优化，显著提升了抓取的成功率，与传统几何方法相比，能够处理更多复杂场景。

关键设计：在技术细节上，设计了适应性强的损失函数，并优化了DQN的网络结构，以提高学习效率和抓取精度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，该框架在300个物体的抓取任务中实现了100%的成功率，尤其是在几何方法认为无法抓取的物体上，表现出显著的提升，验证了其在实际应用中的有效性和可靠性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业自动化、服务机器人和医疗机器人等，能够显著提升机器人在复杂环境中的抓取能力，具有广泛的实际价值和未来影响。通过优化抓取姿态，机器人能够更有效地进行物体操控，推动智能制造和人机协作的发展。

📄 摘要（原文）

Developing robots capable of understanding and manipulating objects requires compact, interpretable, and generalizable representations. This work proposes a reinforcement learning-based framework for robotic grasp refinement, integrating keypoint-based object representations with a Deep Q-Network (DQN). Using 2D overhead images captured in a simulated environment, a geometric-based algorithm generates initial grasp candidates, which are iteratively refined by the proposed framework, transforming failed grasps into successful ones. Experiments conducted on 300 objects from the Dex-Net dataset using a UR5 manipulator demonstrate the framework's effectiveness, achieving a 100% success rate on objects previously deemed ungraspable by geometrical methods. The framework's sim-to-real transferability is further validated through physical experiments on a Delta parallel robot, where a refined grasp successfully manipulates an object that was previously ungraspable. The findings underscore the effectiveness of reinforcement learning in addressing challenges in robotic grasping, offering a scalable and adaptable solution for contact-rich manipulation tasks.