導(dǎo) 讀

本文是 AAAI 2023 Oral 入選論文 Tracking and Reconstructing Hand Object Interactions from Point Cloud Sequences in the Wild 的解讀。本論文由北京大學(xué)王鶴研究團(tuán)隊(duì)與北京通用人工智能研究院、弗吉尼亞理工大學(xué)、斯坦福大學(xué)、清華大學(xué)、哥倫比亞大學(xué)合作，針對追蹤并重建一段輸入點(diǎn)云序列中的手和物體這一任務(wù)進(jìn)行了研究。

我們首次提出了一個(gè)基于點(diǎn)云的手部關(guān)節(jié)追蹤網(wǎng)絡(luò) HandTrackNet，并設(shè)計(jì)了一套完整的算法來完成手和物體追蹤與重建這一具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。此外，為了獲得更多樣且精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，我們在仿真器中生成了大量手物交互的數(shù)據(jù)，并模擬了深度相機(jī)的拍攝原理，以獲得接近真實(shí)世界噪聲分布的深度數(shù)據(jù)。僅用仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，我們的方法可以很好地泛化到未見過的真實(shí)場景測試數(shù)據(jù)上，以較快的速度（9FPS）取得遠(yuǎn)超前人工作的精度。

論文鏈接：

http://arxiv.org/abs/2209.12009

項(xiàng)目主頁：

https://pku-epic.github.io/HOtrack

代碼地址：

https://github.com/PKU-EPIC/HOTrack

圖1. HO3D 數(shù)據(jù)集上的效果展示圖。左起依次為輸入點(diǎn)云，輸出重建結(jié)果，另一個(gè)視角的輸出，以及輸出與 RGB 疊置的效果?？梢钥吹?，我們的算法對手物交互中的遮擋問題有很好的魯棒性。

圖2. DexYCB 數(shù)據(jù)集上的效果展示圖。

01

引 言

手和物體的交互作為人類與復(fù)雜現(xiàn)實(shí)場景交互的主要途徑，在現(xiàn)實(shí)生活中無處不在。作為感知人類與物體交互的主要方法，位姿追蹤和重建人手與物體是兩個(gè)至關(guān)重要的研究課題，可以實(shí)現(xiàn)廣泛的應(yīng)用，包括人機(jī)交互[1]，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)[2]，以及讓機(jī)器人從人類的演示中學(xué)習(xí)相應(yīng)技能（如抓取和操縱等[3]）。

近年來，隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，越來越多基于深度學(xué)習(xí)的工作涌現(xiàn)出來，研究如何從單幀信息（RGB 圖片[4]或點(diǎn)云[5]）中去感知手和物體，重建他們的幾何形狀或是估計(jì)他們的位姿，但是這類方法往往無法利用上視頻相鄰幀之間的連續(xù)性。另一方面，深度學(xué)習(xí)非常依賴數(shù)據(jù)，而對真實(shí)場景視頻中的手和物體去準(zhǔn)確標(biāo)注三維幾何形狀及位姿是一件非常困難且成本極大的事情，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集如 DexYCB[6]和 HO3D[7]都規(guī)模不大且包含的物體數(shù)量少（不超過20個(gè)不同物體），用這樣的數(shù)據(jù)難以訓(xùn)練出能夠泛化到未見過的手和物體的模型。

因此，在這個(gè)工作中，我們關(guān)注于這樣一個(gè)非常有挑戰(zhàn)的任務(wù)——在不用任何真實(shí)數(shù)據(jù)作訓(xùn)練的前提下，對自然條件下的點(diǎn)云序列，聯(lián)合追蹤并重建人手和物體。我們的任務(wù)設(shè)定如下所述：給定一個(gè)包含已分割的手和物體的深度點(diǎn)云序列，還有初始的手部位姿和物體位姿，我們的算法需要去重建手和物體的幾何形狀，并以一個(gè)在線的方式（即對于第幀的預(yù)測只能利用當(dāng)前幀和過去幀的信息，不能利用未來幀的信息）對他們的位姿進(jìn)行追蹤。我們選擇點(diǎn)云這一模態(tài)作為輸入而非圖片是因?yàn)樗麄兙哂懈訙?zhǔn)確的三維結(jié)構(gòu)，便于我們感知手和物體的位姿，并且具有更小的歧義性。

為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，首先，為了緩解數(shù)據(jù)問題，我們提出了一套流程來合成手和物體交互的仿真數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集擁有非常高的多樣性，無論是手的形狀、物體的形狀，還是兩者的交互姿勢；此外，得益于仿真環(huán)境的優(yōu)勢，這些數(shù)據(jù)帶有免費(fèi)的位姿和形狀標(biāo)注。為了最小化仿真和現(xiàn)實(shí)的領(lǐng)域差異，我們利用 DDS[8]提出的基于結(jié)構(gòu)光的深度傳感器模擬器，生成帶有真實(shí)傳感器噪聲的仿真點(diǎn)云。

除此之外，我們首次提出了一個(gè)基于點(diǎn)云的手部姿勢跟蹤網(wǎng)絡(luò)，HandTrackNet，以追蹤幀間手部關(guān)節(jié)的運(yùn)動。HandTrackNet 建立在 PointNet++[9]的基礎(chǔ)上，基于上一幀的預(yù)測來估計(jì)當(dāng)前幀手部關(guān)節(jié)位置的變化。相較于單幀回歸的算法，這樣做壓縮了輸出數(shù)據(jù)的分布空間，簡化了回歸任務(wù)，增強(qiáng)了時(shí)序上的連續(xù)性。此外，HandTrackNet 會從上一幀的預(yù)測中計(jì)算手的全局位姿，并利用手的全局位姿來將當(dāng)前幀的輸入點(diǎn)云變換到一個(gè)規(guī)范化的坐標(biāo)系內(nèi)，這極大地壓縮了輸入數(shù)據(jù)的分布空間，進(jìn)一步簡化了回歸任務(wù)。在訓(xùn)練過程中，HandTrackNet 會學(xué)習(xí)修正隨機(jī)的手部關(guān)節(jié)擾動，因此不會過擬合到任何時(shí)序軌跡上。

最后，為了更好的解決手和物體遮擋帶來的歧義性，我們進(jìn)一步利用基于優(yōu)化的方法來推理手和物體之間的空間關(guān)系，獲取物理上更加真實(shí)的預(yù)測。我們先將追蹤到的手部關(guān)節(jié)位置轉(zhuǎn)化為 MANO[10]這一參數(shù)化模型的表示，得到手部幾何的重建，然后根據(jù)手和物體交互的先驗(yàn)構(gòu)建幾個(gè)能量函數(shù)，用于進(jìn)一步調(diào)整手的位姿，從而產(chǎn)生更加符合物理規(guī)律、更加真實(shí)的手部位姿。

通過充分的實(shí)驗(yàn)，我們證明了我們的方法在從未見過的真實(shí)世界手和物體交互數(shù)據(jù)集 HO3D[7]和 DexYCB[6]中的有效性。我們的方法在手和物體的位姿追蹤精度上明顯優(yōu)于之前的方法，并顯示出良好的追蹤魯棒性和極強(qiáng)的泛化性。整個(gè)算法能夠以交互式幀率（約9FPS）進(jìn)行在線跟蹤和重建。

02

方法簡介

圖3. 我們生成的 SimGrasp 數(shù)據(jù)集。

首先，為了應(yīng)對數(shù)據(jù)不足的問題，我們在仿真環(huán)境中造了一個(gè)手和物體交互的數(shù)據(jù)集 SimGrasp，包含超過450個(gè)不同的物體和100個(gè)不同大小的手，一共生成了1810段視頻，每段視頻有100幀。我們首先使用 GraspIt[11]來生成了一些手和物體呈持握狀態(tài)的數(shù)據(jù)，然后將手往手背方向挪一定距離，并通過對位姿插值的方式獲取動態(tài)抓取的視頻。為了減少 Sim2real 的巨大差異，我們重新實(shí)現(xiàn)了 DDS 算法[8]，基于結(jié)構(gòu)光深度相機(jī)的原理，在仿真環(huán)境中模擬了真實(shí)相機(jī)點(diǎn)云會產(chǎn)生的噪聲。

圖4. HandTrackNet 結(jié)構(gòu)示意圖。

在方法上，我們首次提出了一個(gè)基于點(diǎn)云的手部關(guān)節(jié)追蹤網(wǎng)絡(luò) HandTrackNet，該網(wǎng)絡(luò)接收當(dāng)前第幀的手部點(diǎn)云和上一幀預(yù)測的手部關(guān)節(jié)位置作為輸入，并對二者進(jìn)行全局姿勢規(guī)范化處理。然后，它利用 PointNet++[9]從規(guī)范化的手部點(diǎn)云中提取特征，并使用每個(gè)關(guān)節(jié)進(jìn)行近鄰查詢和特征傳遞，最后用一個(gè)多層線性感知機(jī)來回歸并更新關(guān)節(jié)位置。

其中，主要的創(chuàng)新部分在于利用上一幀預(yù)測的關(guān)節(jié)位置來進(jìn)行全局姿勢規(guī)范化上。前人的工作[5]發(fā)現(xiàn)手的全局位姿的多樣性會給網(wǎng)絡(luò)預(yù)測關(guān)節(jié)位置帶來很大的困難，而如果能夠設(shè)計(jì)比較好的全局位姿規(guī)范化方法，使得所有的輸入點(diǎn)云都能被變換到同一個(gè)規(guī)范位姿下（例如手心朝向軸，指尖指向軸），就能大大降低學(xué)習(xí)難度，提升泛化能力。注意到，按照之前定義的手部規(guī)范位姿，規(guī)范化的手部點(diǎn)云的第一特征向量應(yīng)該平行軸，第二特征向量應(yīng)該平行軸，因此前人工作[5]中大多使用 PCA 來獲取手部點(diǎn)云的外包圍盒，并利用上述特性進(jìn)行手的全局姿勢規(guī)范化。然而，這樣的做法存在的缺陷是當(dāng)手被嚴(yán)重遮擋時(shí)，獲取的外包圍盒無法很好地反應(yīng)真實(shí)手部全局位姿，因此不適用于手和物體交互的場景。

而我們則是注意到，手部指根處的關(guān)節(jié)點(diǎn)相對位置無論手指怎么動都是基本不變的，因此我們可以用 SVD 求解上一幀指根關(guān)節(jié)位置相對于預(yù)定義的規(guī)范位姿下的指根位置的平移和旋轉(zhuǎn)，結(jié)合視頻的連續(xù)性，利用這一平移和旋轉(zhuǎn)去規(guī)范化當(dāng)前幀的手部點(diǎn)云輸入。

圖5. 完整流程圖。第0幀，我們會重建手和物體的幾何（如虛線所示）；后續(xù)每一幀，我們會分別預(yù)測物體的位姿和手的位姿，并通過優(yōu)化來進(jìn)一步修復(fù)手的位姿。我們還可以每10幀更新一次手和物體的幾何。

利用 HandTrackNet 獲取手部關(guān)節(jié)位置后，我們利用一個(gè)簡單的多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò) IKNet 將手部關(guān)節(jié)位置轉(zhuǎn)化成了手部各關(guān)節(jié)角度，將作為 MANO 這一常用的手部參數(shù)化模型的輸入，結(jié)合第0幀通過優(yōu)化獲得的手部形狀參數(shù)，就可以得到手的完整三維重建了。而物體這一支，我們在第0幀利用 DeepSDF[12]的技術(shù)來根據(jù)觀察到的點(diǎn)云去重建類別級未知物體的幾何形狀，并在之后每一幀通過優(yōu)化的辦法來解算物體位姿。最后，我們還使用了一個(gè)聯(lián)合優(yōu)化的模塊，使用手與物體不會互相穿透、手指會貼近物體表面等條件作為能量函數(shù)來優(yōu)化手的位姿，獲取更符合物理規(guī)律、更真實(shí)的手物交互。我們還可以每隔10幀更新一次手和物體的幾何，降低初始化時(shí)的幾何誤差對后續(xù)追蹤的影響。

03

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

我們僅僅使用我們合成的仿真數(shù)據(jù)集 SimGrasp 進(jìn)行訓(xùn)練，在不使用任何真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)一步訓(xùn)練的情況下，直接在 HO3D[7]和 DexYCB[6]這兩個(gè)具有挑戰(zhàn)性的真實(shí)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測試。相較于之前基于單幀預(yù)測的工作HandFoldingNet[13]，A2J[14]和 VirtualView[15]以及基于追蹤的工作 Forth[16]，我們的方法在平均關(guān)節(jié)位置誤差這項(xiàng)指標(biāo)上在兩個(gè)數(shù)據(jù)集中分別能顯著提升6mm 和3mm 以上。

圖6. 手部關(guān)節(jié)追蹤實(shí)驗(yàn)結(jié)果。MPJPE 指平均關(guān)節(jié)位置誤差，PD 指手和物體最大穿透深度，DD 指手和物體在接觸時(shí)手指到物體上最近點(diǎn)的平均距離。

物體追蹤方面，雖然之前的工作 CAPTRA[17]在驗(yàn)證集上能獲得更好的表現(xiàn)，但是在真實(shí)數(shù)據(jù)的測試集上，我們基于優(yōu)化的方法能夠一致地超過它，證明了我們方法具有更強(qiáng)的泛化能力。

圖7. 物體追蹤實(shí)驗(yàn)結(jié)果。5度5cm 指旋轉(zhuǎn)誤差小于5度且平移誤差小于5cm 的百分比，10度10cm 同理，CD 指帶位姿的重建物體和標(biāo)注物體的倒角距離（Chamfer distance）。

審核編輯 ：李倩