Восстановление формы сквозь преграды: новый подход к 3D-реконструкции

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационный метод 3D-реконструкции объектов, эффективно справляющийся с окклюзиями и использующий как вероятностные модели, так и физические принципы взаимодействия.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Разработанный подход к реконструкции трехмерных объектов в условиях частичной видимости объединяет эмпирические априорные знания о форме объектов с физически обоснованной информацией о контактах, что позволяет достичь высококачественного и точного восстановления геометрии.

В статье представлен фреймворк, объединяющий генеративные модели с контактными ограничениями для повышения точности и надежности 3D-реконструкции воксельных объектов.

Восстановление геометрии объектов по неполным данным является сложной задачей, особенно при наличии перекрытий. В данной работе, ‘Object Reconstruction under Occlusion with Generative Priors and Contact-induced Constraints’, предложен новый подход к реконструкции объектов, объединяющий априорные знания, полученные с помощью генеративных моделей, и ограничения, основанные на информации о контактах. Данный метод позволяет повысить точность и надежность реконструкции за счет использования физически обоснованных ограничений и данных, полученных из видео и взаимодействий. Не приведет ли это к созданию более эффективных систем манипулирования объектами в робототехнике и компьютерном зрении?

Проблема Восприятия Роботами: Неполная Информация об Окружающем Мире

Для эффективного манипулирования объектами роботам требуется точное знание их геометрии и пространственного положения. Однако, в реальных условиях, восприятие окружения часто ограничено — объекты могут быть частично скрыты, освещение неоднородным, а визуальная информация неполной. Эта неполная наблюдаемость представляет серьезную проблему для традиционных роботизированных систем, поскольку затрудняет надежное взаимодействие с миром. Роботу приходится строить предположения о невидимых частях объекта или полагаться на неполные данные, что может приводить к ошибкам и неудачам при попытках захвата или перемещения. Преодоление этой проблемы требует разработки новых алгоритмов и сенсорных систем, способных эффективно обрабатывать неполную информацию и восстанавливать трехмерную структуру объектов даже в сложных условиях.

Неполная наблюдаемость окружающей среды представляет собой серьезную проблему для традиционных роботизированных систем, значительно затрудняя надежное взаимодействие с объектами. В реальных условиях робот редко имеет полный доступ к информации об окружении — часть объектов может быть скрыта, освещение — неоптимальным, а данные, получаемые от сенсоров, — неполными или зашумленными. Это приводит к ошибкам в определении положения и формы объектов, что, в свою очередь, может приводить к сбоям при захвате, перемещении или манипулировании ими. Традиционные алгоритмы, требующие полной информации, оказываются неэффективными в таких условиях, что подчеркивает необходимость разработки новых подходов, способных эффективно функционировать в условиях неопределенности и неполноты данных. Успешное решение этой проблемы является ключевым фактором для создания более адаптивных и надежных роботов, способных работать в сложных и непредсказуемых реальных сценариях.

Точное восстановление трехмерных моделей объектов из ограниченных визуальных данных является ключевым фактором успешной манипуляции роботами. В реальных условиях, когда полная информация об объекте недоступна — например, часть его скрыта другими предметами или из-за недостаточной освещенности — робот должен уметь «достраивать» недостающие фрагменты. Для этого используются сложные алгоритмы, основанные на анализе имеющихся данных, применении статистических методов и использовании априорных знаний о форме и структуре объектов. Эффективное решение этой задачи позволяет роботу надежно захватывать, перемещать и собирать объекты, даже в условиях неполной информации, что существенно расширяет возможности его применения в различных областях, от автоматизированного производства до помощи в быту и исследованиях в труднодоступных местах.

Для обеспечения тактильной навигации в реальных экспериментах, координаты точек контакта, оцененные Vysics, преобразуются в систему координат Amodal3R с использованием преобразований между камерой и объектами QV, QA.

Генеративная 3D-Реконструкция: Восстановление Полной Модели

Генеративные модели обеспечивают возможность восстановления полных 3D-моделей объектов даже при неполноте или частичной окклюзии входных данных. В основе этого подхода лежит обучение модели на большом наборе данных 3D-объектов, что позволяет ей предсказывать недостающие части геометрии на основе наблюдаемых данных. Это особенно полезно в задачах, где невозможно получить полное покрытие поверхности объекта из-за ограничений сенсоров или условий съемки. Модели способны экстраполировать геометрию за пределы наблюдаемых данных, опираясь на статистические закономерности, усвоенные в процессе обучения, и тем самым воссоздавать полную 3D-структуру объекта. Ключевым преимуществом является устойчивость к шуму и неточностям в исходных данных, что повышает надежность реконструкции.

Методы BundleSDF и FoundationPose используют генеративные модели для реконструкции трехмерной геометрии объектов на основе визуальных данных. BundleSDF кодирует геометрию как signed distance function (SDF), что позволяет эффективно представлять и реконструировать сложные формы. FoundationPose, в свою очередь, использует предварительно обученные модели для получения начальной оценки позы объекта и последующей реконструкции его геометрии. Эффективность этих методов подтверждается использованием наборов данных, таких как Google Scanned Objects (GSO), содержащего высококачественные 3D-модели и соответствующие визуальные данные, что позволяет обучать и оценивать точность реконструкции.

Фреймворк Vysics использует роботизированную руку Franka Robot и видеоданные для повышения точности 3D-реконструкции и определения ключевых точек контакта. Система захватывает видео процесса манипулирования объектом роботизированной рукой, что позволяет получить данные о взаимодействии объекта с окружающей средой. Эти данные, в сочетании с алгоритмами машинного обучения, позволяют уточнить геометрию реконструируемой 3D-модели и определить точное положение точек, где объект соприкасается с другими поверхностями или удерживается роботизированной рукой. Полученные данные о точках контакта особенно важны для задач планирования захвата и манипулирования объектами.

Трехмерная реконструкция данных Vysics успешно выполняется в одних случаях (верхний ряд) и дает сбои в других (нижний ряд).

Amodal3R: Реконструкция Скрытого

Amodal3R представляет собой новую генеративную 3D-модель, основанную на методе flow matching, которая демонстрирует высокую эффективность в реконструкции объектов даже при наличии частичной видимости или окклюзий на 2D-изображениях. В отличие от традиционных методов, Amodal3R способен восстанавливать скрытую геометрию объектов, используя информацию из видимых частей изображения, что позволяет создавать более полные и точные 3D-модели. Данная модель ориентирована на решение задач, где входные данные не содержат полной информации об объекте, что особенно актуально для приложений, работающих с реальными данными, где окклюзии являются обычным явлением.

Архитектура Amodal3R базируется на TRELLIS и использует маски видимости и окклюзии для анализа скрытой геометрии объектов. Эти маски, определяющие видимые и скрытые части изображения, позволяют модели строить более полное представление трехмерной структуры даже при частичной видимости объекта. Анализ окклюзии позволяет Amodal3R логически выводить форму скрытых частей, основываясь на видимых поверхностях и предполагаемой геометрии объекта, что значительно повышает точность реконструкции $3D$ моделей.

В основе Amodal3R лежит архитектура TRELLIS, использующая двухэтапный процесс генерации 3D-моделей: сначала формируется разреженная структура, определяющая общую форму объекта, а затем происходит структурированная генерация латентного пространства, детализирующая эту форму. Такой подход обеспечивает устойчивость к неполным данным. Amodal3R расширяет эту основу, позволяя учитывать частичную наблюдаемость объектов, что приводит к повышению геометрической точности. Данное улучшение подтверждается результатами метрик Chamfer Distance и F-score, демонстрирующими прогресс как на синтетических, так и на реальных наборах данных.

Визуализация демонстрирует, как использование направляющих точек контакта позволяет точно восстановить трехмерную форму объекта, где красные точки обозначают точки контакта, соединенные с ближайшей точкой на предсказанной поверхности, а серые сетки служат эталонными данными.

К Надежной Манипуляции Роботами: Новый Взгляд

Методы, такие как Amodal3R, совершают прорыв в области робототехники, решая фундаментальную проблему восприятия — неполное представление о геометрии объектов. Традиционные системы компьютерного зрения часто ограничены видимой частью объекта, что препятствует надежному манипулированию. Amodal3R и аналогичные разработки позволяют роботу “достраивать” невидимые части объекта, создавая полное трехмерное представление. Это достигается за счет интеллектуального вывода формы и положения скрытых поверхностей, что существенно повышает способность робота предвидеть контактные ограничения и планировать эффективные действия. По сути, робот получает возможность “видеть” объект целиком, даже если часть его скрыта от прямого обзора, открывая новые горизонты для сложных манипуляций и взаимодействия с окружающим миром.

Повышенное понимание формы и положения объектов является ключевым фактором для достижения надежной манипуляции роботами. Способность точно определять геометрию невидимых частей объекта позволяет роботу предвидеть ограничения, возникающие при контакте, и, следовательно, планировать более эффективные действия. Это особенно важно в сложных сценариях, где полная видимость объекта ограничена, например, при захвате объектов, частично скрытых другими предметами. Благодаря более точной оценке формы и положения, робот способен оптимизировать траекторию движения и силу захвата, минимизируя риск столкновений или сбоев, и обеспечивая стабильное и надежное выполнение задач манипулирования. Таким образом, точное восприятие геометрии объекта является основой для создания роботов, способных эффективно взаимодействовать с окружающим миром.

Для повышения точности реконструкции объектов, применяются энергетические функции и методы “drag-based” редактирования, позволяющие дорабатывать полученные модели и адаптировать их к конкретным задачам манипулирования. Данный подход позволяет не только повысить аккуратность определения формы и положения объектов, но и гарантировать их соответствие требованиям выполняемой операции. Примечательно, что, несмотря на значительное улучшение точности реконструкции, качество изображения, оцениваемое с помощью метрики LPIPS, остается на сопоставимом уровне с существующими методами, что подтверждает эффективность предложенного решения и его потенциал для использования в робототехнике.

Исследование демонстрирует, что эффективное восстановление объектов при наличии препятствий требует не просто статистического моделирования, но и учета физических ограничений. Авторы предлагают подход, объединяющий возможности генеративных моделей для создания априорных 3D-представлений с принципами физического взаимодействия, в частности, с учетом сил трения. Как однажды заметил Джеффри Хинтон: «Попытки заставить машины думать, как люди, обречены на провал. Лучше сосредоточиться на том, чтобы они делали то, что у людей не получается». Данная работа как раз иллюстрирует этот принцип: используя данные, дополненные физическими ограничениями, система способна реконструировать объекты даже в сложных условиях окклюзии, что выходит за рамки возможностей чисто статистических методов.

Куда же дальше?

Представленная работа, несомненно, расширяет границы реконструкции объектов в условиях частичной видимости. Однако, стоит признать, что кажущееся преодоление ограничений — это лишь смещение акцента. Вместо решения проблемы неполноты данных, система учится искусно достраивать недостающее, опираясь на вероятностные модели и физические ограничения. Каждое «успешное» завершение реконструкции — это, по сути, подтверждение предвзятости модели, её способности экстраполировать знакомые паттерны. И в этом кроется потенциальная опасность: система может легко ошибиться, столкнувшись с принципиально новыми, неожиданными формами.

Перспективы дальнейших исследований, очевидно, лежат в плоскости повышения робастности к аномалиям. Необходимо разработать методы, позволяющие системе не только «видеть» скрытое, но и осознавать границы своей компетенции — уметь признавать неразрешимость задачи, а не предлагать правдоподобные, но ошибочные решения. Интересно было бы исследовать возможность интеграции с другими сенсорными модальностями, например, с тактильными датчиками, чтобы получить более полное представление об объекте.

В конечном счете, задача реконструкции — это не просто техническая проблема, но и философский вызов. Мы стремимся создать системы, способные «воспринимать» мир так, как это делаем мы, но стоит помнить, что наше восприятие — это всегда интерпретация, а не абсолютная истина. Каждое отклонение от ожидаемого результата — это не ошибка, а возможность выявить скрытые зависимости, углубить наше понимание системы и её закономерностей.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.05079.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-06 04:01