Fourier Features Let Agents Learn High Precision Policies with Imitation Learning
作者: Balázs Gyenes, Emiliyan Gospodinov, Jan Frieling, Enrico Krohmer, Nicolas Schreiber, Xiaogang Jia, Niklas Freymuth, Gerhard Neumann
分类: cs.LG, cs.RO
发布日期: 2026-06-10
备注: Published as a conference paper at ICML 2026
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出傅里叶特征以解决高精度机器人操作问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 傅里叶特征 机器人操作 模仿学习 点云处理 高精度策略
📋 核心要点
- 现有的RGB图像策略在高精度机器人操作中面临深度模糊和视角缩放等挑战，导致性能不稳定。
- 本文提出将点云从笛卡尔空间映射到高维傅里叶空间，以便编码器能够直接利用高频特征。
- 实验结果显示，傅里叶特征在多种任务中显著提升了策略的几何细节利用能力，表现出良好的通用性。
📝 摘要（中文）
高精度的机器人操作需要细致的空间推理，但仅依赖RGB图像的策略常常因深度模糊和视角缩放问题而难以实现。直接利用3D信息的策略，如基于点云的方法，虽然提供了比纯图像方法更强的几何先验，但其性能仍高度依赖于具体任务。本文提出将点云从笛卡尔空间映射到高维傅里叶空间，使点云编码器能够直接访问高频特征。实验结果表明，傅里叶特征在RoboCasa和ManiSkill3基准测试中的复杂操作任务上表现出显著优势，且在不同编码器架构和超参数设置下均表现出良好的鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决高精度机器人操作中，现有RGB图像策略因深度模糊和视角缩放问题导致的性能不足。现有基于点云的方法虽然提供了几何先验，但其效果依赖于具体任务，表现不一。
核心思路：论文提出将点云从笛卡尔空间映射到高维傅里叶空间，旨在使点云编码器能够直接访问高频特征，从而改善策略的空间推理能力。通过这种方式，网络能够更有效地学习到与任务相关的细节信息。
技术框架：整体架构包括点云的傅里叶变换模块和多种编码器架构。首先，点云数据经过傅里叶变换处理，然后输入到不同的神经网络架构中进行训练和优化。
关键创新：最重要的创新点在于引入傅里叶特征，使得网络能够克服其对低频函数的谱偏差，从而提升对高频几何细节的学习能力。这一方法与传统的笛卡尔特征方法本质上不同，后者往往无法有效捕捉高频信息。
关键设计：在实验中，采用了多种编码器架构，并对超参数进行了系统的调整。损失函数设计上，强调了高频特征的学习，以确保模型能够在复杂任务中表现出色。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，傅里叶特征在RoboCasa和ManiSkill3基准测试中的复杂操作任务上显著提升了策略性能，尤其在高频几何细节的利用上表现优异。与传统方法相比，傅里叶特征的引入使得策略在多种任务中均展现出更好的鲁棒性和适应性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括高精度机器人操作、自动化制造、智能家居等。通过提升机器人对复杂环境的理解和操作能力，能够在实际应用中实现更高的效率和准确性，推动智能机器人技术的进一步发展。
📄 摘要（原文）
High-precision robotic manipulation requires fine-grained spatial reasoning that is often difficult to achieve with RGB-only policies due to depth ambiguity and perspective scale issues. Policies that leverage 3D information directly, such as those based on point clouds, offer a stronger geometric prior over purely image-based ones, yet their performance remains highly task-dependent. We hypothesize that this discrepancy may be due to the spectral bias of neural networks towards learning low frequency functions, which especially affects architectures conditioned on slow-moving Cartesian features. We thus propose to map point clouds from Cartesian space into high-dimensional Fourier space, effectively equipping the point cloud encoder with direct access to high-frequency features. We experimentally validate the use of Fourier features on challenging manipulation tasks from the RoboCasa and ManiSkill3 benchmarks and on a real robot setup. Despite their simplicity, we find that Fourier features provide significant benefits across diverse encoder architectures and benchmarks and are robust across hyperparameters. Our results indicate that Fourier features let policies leverage geometric details more effectively than Cartesian features, showing their potential as a general-purpose tool for point cloud-based imitation learning. We provide source code and videos on our project page: https://fourier-il.github.io/fourier-il