マニピュレーション2025/12/1arXiv:2512.24428

ロボットマニピュレーションのための1秒未満3Dメッシュ生成

Subsecond 3D Mesh Generation for Robot Manipulation

単一のRGB-D画像から、物体セグメンテーション・拡散モデルによるメッシュ生成・点群位置合わせを統合し、1秒未満でロボット操作に使える3Dメッシュを生成するシステムを提案。

詳しい要約

1. どんなもの？

- 単一の RGB-D 画像から 1 秒未満で高品質かつ contextually grounded な 3D mesh を生成する end-to-end system - ロボティクスでの利用を想定し、grasp 予測・collision 検出・dynamics シミュレーションに使える mesh 表現を対象 - open-vocabulary object segmentation、accelerated diffusion-based mesh generation、robust point cloud registration を統合した pipeline

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

- 従来の高忠実度 mesh 生成は 1 物体あたり数十秒かかり real-time 利用が困難だった点を改善 - mesh 生成単体では不十分で、scene からの segmentation と適切な scale・pose での registration が必要という課題を明示的に扱う - これらの contextual grounding 工程も高速化し、新たな bottleneck を生まないよう最適化した点が特徴

3. 技術・手法の肝は？

- open-vocabulary object segmentation により対象物体を scene から切り出す - accelerated diffusion-based mesh generation により高速に mesh を生成 - robust point cloud registration により適切な scale と pose を推定 - 各構成要素を速度と精度の両面で最適化し、全体を end-to-end に統合

4. どうやって有効だと検証した？

- 実世界の manipulation task において有効性を実証 - mesh を on-demand な表現として robotics perception と planning に実用的に使えることを示した - 定量的な評価指標や比較対象の詳細は要旨からは不明

5. 議論はある？

- mesh を実用的な on-demand representation として位置づけ、perception と planning への応用可能性を議論 - 高速化と contextual grounding の両立が実用上の鍵であることを示唆 - 限界や失敗ケース、汎化性に関する具体的な議論は要旨からは不明

6. 次に読むべき論文は？

- diffusion-based mesh generation の高速化手法（accelerated diffusion 関連研究） - open-vocabulary object segmentation の代表的手法 - robust point cloud registration の関連手法 - ロボティクス向け grasp 予測・collision 検出・dynamics シミュレーションに関する研究

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Qian Wang, Omar Abdellall, Tony Gao, Xiatao Sun, Daniel Rakita

分類: cs.RO

原文アブストラクト

3D meshes are a fundamental representation widely used in computer science and engineering. In robotics, they are particularly valuable because they capture objects in a form that aligns directly with how robots interact with the physical world, enabling core capabilities such as predicting stable grasps, detecting collisions, and simulating dynamics. Although automatic 3D mesh generation methods have shown promising progress in recent years, potentially offering a path toward real-time robot perception, two critical challenges remain. First, generating high-fidelity meshes is prohibitively slow for real-time use, often requiring tens of seconds per object. Second, mesh generation by itself is insufficient. In robotics, a mesh must be contextually grounded, i.e., correctly segmented from the scene and registered with the proper scale and pose. Additionally, unless these contextual grounding steps remain efficient, they simply introduce new bottlenecks. In this work, we introduce an end-to-end system that addresses these challenges, producing a high-quality, contextually grounded 3D mesh from a single RGB-D image in under one second. Our pipeline integrates open-vocabulary object segmentation, accelerated diffusion-based mesh generation, and robust point cloud registration, each optimized for both speed and accuracy. We demonstrate its effectiveness in a real-world manipulation task, showing that it enables meshes to be used as a practical, on-demand representation for robotics perception and planning.

arXivで原文を読む →arXiv概要ページ

ロボットマニピュレーションのための1秒未満3Dメッシュ生成

詳しい要約

1. どんなもの？

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

3. 技術・手法の肝は？

4. どうやって有効だと検証した？

5. 議論はある？

6. 次に読むべき論文は？

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