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《机器人抓取：从经典到现代的综述》内容的提取和凝练：

news 2025/9/13 6:22:11

核心摘要

本综述系统回顾了机器人抓取技术的发展历程，从依赖精确力学模型的经典解析方法，到利用数据学习抓取经验的数据驱动方法，再到融合高级语义理解的以物体为中心的现代方法。文章指出，尽管数据驱动方法在放宽假设、提升泛化能力方面成就显著，但距离在复杂非结构化环境中实现“类人”水平的鲁棒性、自主性和智能性仍有差距。未来发展方向在于融合解析与数据驱动的优势、利用大规模无监督学习理解开放集语义，以及对学习模型中的不确定性进行建模与规划。

详细内容凝练

1. 引言 & 背景

抓取的重要性：是机器人完成复杂任务的基础性、关键性技能。
核心挑战：需融合感知、规划与控制，尤其在非结构化环境和语义任务中极具挑战。
发展驱动力：深度学习技术进步推动了高层语义表示学习（如物体识别、自然语言理解），为开发更智能的抓取系统奠定了基础。
综述目标：回答抓取的数学定义、解决方案、现有方法优劣及未来趋势等核心问题。

2. 问题建模

抓取表示：介绍了多种表示法，其复杂度和假设逐渐简化，以适应不同的感知输入（如从3D模型到2D图像）。
- 基于接触点 (g = (ω₁, ω₂, ..., ωₙ))：通用性强，适用于多指灵巧手，但依赖精确控制。
- 独立接触区域 (ICRs)：考虑执行误差，提升鲁棒性。
- SE(3) 位姿 (g = (x, y, z, rₓ, r_y, r_z))：简化表示，广泛用于平行夹爪和3D点云输入。
- 基于点的表示：进一步简化，用于RGB图像输入。
- 定向矩形表示 (g = (x, y, w, h, θ))：包含更多抓取参数，成为2D图像抓取检测的主流表示。
- 像素级抓取图：密集预测每个像素的可抓取性及参数，将抓取转化为分割问题。

3. 解析型抓取合成

核心思想：基于力学原理（如力封闭、形封闭）和已知的物体几何/物理模型进行抓取质量评估与合成。
质量评估指标：
- 抓取封闭 (Grasp Closure)：最基本特性，判断抓取能否抵抗任意扰动。
- 抓取力旋量空间 (GWS)：更实用的指标，常用“最大最小抗干扰力旋量 (LRW)”或GWS体积来评估抓取稳定性。
方法演进：
- 简单形状物体（多边形、多面体）：理论严谨，但假设过强（完全模型、简化接触）。
- 一般形状物体：放宽形状假设，尝试处理更一般的物体，但仍需物体模型，实用性受限。
优点：物理意义明确，理论可保证最优性或稳定性。
缺点：严重依赖精确且完整的物体模型，对感知误差和环境不确定性鲁棒性差。

4. 数据驱动的抓取合成

核心思想：从数据中学习抓取策略，而非依赖解析模型，极大放宽了对物体先验知识的要求。
三类方法：
1. 基于模仿的方法：
  - 示教编程 (PbD)：记录并调整成功的抓取轨迹。
  - 模板匹配 (MoT)：将新物体与模板库中的物体或形状基元匹配，并迁移预定义的抓取。
2. 基于采样的方法：
  - 流程：采样候选抓取 → 使用判别器评估质量 → 选择最优。
  - 判别器：从传统机器学习（SVM）发展到深度学习模型，性能更强。
  - 采样器：从随机/启发式采样发展到学习驱动的采样（如生成抓取可供性图）。
3. 端到端学习：
  - 抓取检测：借鉴目标检测思路，直接从图像或点云回归抓取配置（如定向矩形或SE(3)位姿）。
  - 抓取图合成：借鉴分割思路，输出像素级的抓取热图和相关参数。
关键要素：大规模数据集（如表5所示）是驱动性能提升的关键。
优点：对未知物体泛化能力强，更适应真实世界的不确定性。
缺点：数据需求量大；可解释性较差；多为贪婪式开环决策。

5. 以物体为中心的抓取合成

核心思想：抓取不再是孤立动作，而是与高级语义（物体类别、语言指令、物体间关系）相结合，服务于具体任务。
三类场景：
1. 特定物体抓取：在杂乱场景中抓取指定类别的物体。方法包括“先识别后抓取”、“先抓取后识别”或二者联合建模。
2. 交互式抓取：通过自然语言指令指定目标（包含属性、关系等）。依赖视觉-语言 grounding 技术理解指令，再驱动抓取。
3. 关系型抓取：在密集杂乱环境中考虑物体间关系（如支撑、遮挡）以规划抓取顺序，避免塌陷。方法包括基于规则的分析（如静力学平衡）和基于数据驱动的关系检测（如VMR, GNN）。
意义：是实现智能机器人助手的关键一步，使抓取行为具有目的性和上下文意识。