ICRA 2026|狹窄空間中機器人主動感知與操作

2026年6月1日 10:06

重點摘要

原文作者:用戶“胖頭魚在此”原文鏈接:https://www.xiaohongshu.com我們的論文被 ICRA 2026 錄取了!論文編號是 Paper TuI1I.294。 這篇工作想回答一個很實際的問題:如果機器人要在狹窄、雜亂、看不清的空間裡抓東西,它應該怎麼“邊看邊動”,而不是盲目伸手? 在很多真實場景裡,機器人並不是一開始就擁有完整地圖。比如目標物體可能被障礙物擋住,機械臂周圍也可能有箱子、牆壁、櫃子等限制。機器人既看不清目標,又不能隨便亂動,因為一不小心就會撞到環境,或者擺出一個根本抓不到東西的姿態。 所以,狹窄空間操作的難點不只是“怎麼抓”,而是:機器人要先安全地探索環境,找到目標,再生成真正可執行的抓取動作。 我們提出了 COMPASS,一個面向狹窄空間操作的主動感知與操作規劃框架。它主要包含三步: 第一步,機器人先做 Near-Field Awareness Scan,用腕部相機小心地掃描自己附近的空間,先搞清楚“身邊哪裡不能碰”。 第二步,機器人使用 Manipulation-Utility Exploration RRT主動選擇下一個觀察視角。它不是隻看哪裡信息最多,還會同時考慮機械臂是否容易運動、姿態是否接近奇異、路徑是否平滑、後續是否有利於抓取。 第三步,當目標被發現後,系統會生成滿足障礙物約束和運動學約束的抓取姿態,而不是隻選擇一個幾何上看起來不錯、但機器人實際伸不過去的抓取。 我們還構建了一個狹窄空間操作 benchmark,從簡單遮擋、嚴重遮擋,到強運動學約束,再到二者耦合的複雜場景,系統評估機器人在“看不清”和“伸不開手”同時存在時的表現。 實驗結果顯示,相比只考慮信息增益或傳統探索策略的方法,COMPASS 在仿真中顯著提升了整體操作成功率;在真實機器人實驗中,也能在未知、遮擋、狹窄的環境裡主動探索、找到目標,並完成約束下的抓取。 未

站內 AI 整理稿

原文作者:用戶“胖頭魚在此”原文鏈接:https://www.xiaohongshu.com我們的論文被 ICRA 2026 錄取了!論文編號是 Paper TuI1I.294。 這篇工作想回答一個很實際的問題:如果機器人要在狹窄、雜亂、看不清的空間裡抓東西,它應該怎麼“邊看邊動”,而不是盲目伸手? 在很多真實場景裡,機器人並不是一開始就擁有完整地圖。比如目標物體可能被障礙物擋住,機械臂周圍也可能有箱子、牆壁、櫃子等限制。機器人既看不清目標,又不能隨便亂動,因為一不小心就會撞到環境,或者擺出一個根本抓不到東西的姿態。 所以,狹窄空間操作的難點不只是“怎麼抓”,而是:機器人要先安全地探索環境,找到目標,再生成真正可執行的抓取動作。 我們提出了 COMPASS,一個面向狹窄空間操作的主動感知與操作規劃框架。它主要包含三步: 第一步,機器人先做 Near-Field Awareness Scan,用腕部相機小心地掃描自己附近的空間,先搞清楚“身邊哪裡不能碰”。 第二步,機器人使用 Manipulation-Utility Exploration RRT主動選擇下一個觀察視角。它不是隻看哪裡信息最多,還會同時考慮機械臂是否容易運動、姿態是否接近奇異、路徑是否平滑、後續是否有利於抓取。 第三步,當目標被發現後,系統會生成滿足障礙物約束和運動學約束的抓取姿態,而不是隻選擇一個幾何上看起來不錯、但機器人實際伸不過去的抓取。 我們還構建了一個狹窄空間操作 benchmark,從簡單遮擋、嚴重遮擋,到強運動學約束,再到二者耦合的複雜場景,系統評估機器人在“看不清”和“伸不開手”同時存在時的表現。 實驗結果顯示,相比只考慮信息增益或傳統探索策略的方法,COMPASS 在仿真中顯著提升了整體操作成功率;在真實機器人實驗中,也能在未知、遮擋、狹窄的環境裡主動探索、找到目標,並完成約束下的抓取。 未來我們也會繼續探索主動感知、狹窄空間操作、機器人規劃、具身智能系統設計等方向。雷峰網

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