EmbodiedMAE: A Unified 3D Multi-Modal Representation for Robot Manipulation

📄 arXiv: 2505.10105v1 📥 PDF

作者: Zibin Dong, Fei Ni, Yifu Yuan, Yinchuan Li, Jianye Hao

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-05-15

💡 一句话要点

提出EmbodiedMAE以解决机器人操作中的多模态表示问题

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态表示 机器人操作 深度学习 自编码器 3D视觉 跨模态融合 数据集增强

📋 核心要点

  1. 现有方法在训练数据集与机器人操作任务之间存在显著领域差距，且缺乏有效整合3D信息的模型架构。
  2. 提出了EmbodiedMAE，一个多模态掩码自编码器，通过随机掩码和跨模态融合同时学习RGB、深度和点云模态的表示。
  3. EmbodiedMAE在70个仿真任务和20个真实世界机器人操作任务中表现优异，训练效率和最终性能均超越了现有的视觉基础模型。

📝 摘要（中文）

我们提出了EmbodiedMAE，一个统一的3D多模态表示方法，旨在解决当前机器人操作任务中训练数据集与实际应用之间的显著领域差距，以及缺乏有效整合3D信息的模型架构的问题。通过增强DROID数据集，构建了DROID-3D，作为3D具身视觉研究的有价值补充。EmbodiedMAE作为一种多模态掩码自编码器，通过随机掩码和跨模态融合，能够同时学习RGB、深度和点云模态的表示。经过DROID-3D训练，EmbodiedMAE在70个仿真任务和20个真实世界机器人操作任务中，均在训练效率和最终性能上超越了现有的视觉基础模型，展现出强大的扩展性和有效的3D输入策略学习能力。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决机器人操作任务中训练数据集与实际应用之间的领域差距，以及现有模型在整合3D信息方面的不足。

核心思路：提出EmbodiedMAE，通过多模态掩码自编码器设计，利用随机掩码和跨模态融合技术，增强模型对RGB、深度和点云信息的学习能力。

技术框架：EmbodiedMAE的整体架构包括数据预处理、模态输入、掩码处理、特征提取和输出层，确保不同模态信息的有效融合与学习。

关键创新：最重要的创新在于构建了DROID-3D数据集，并设计了一个能够同时处理多种模态的自编码器，显著提升了模型在3D环境中的表现。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以平衡不同模态的学习，网络结构上引入了跨模态注意力机制，以增强信息融合的效果。

📊 实验亮点

EmbodiedMAE在70个仿真任务和20个真实世界机器人操作任务中表现优异，训练效率和最终性能均超越了现有的视觉基础模型，展示出强大的扩展性和有效的3D输入策略学习能力，具体性能提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人抓取、物体操作和人机交互等场景，能够为机器人在复杂环境中的操作提供更精准的感知和决策能力。未来，EmbodiedMAE有望推动具身人工智能系统的发展，提升其在实际应用中的表现与适应性。

📄 摘要（原文）

We present EmbodiedMAE, a unified 3D multi-modal representation for robot manipulation. Current approaches suffer from significant domain gaps between training datasets and robot manipulation tasks, while also lacking model architectures that can effectively incorporate 3D information. To overcome these limitations, we enhance the DROID dataset with high-quality depth maps and point clouds, constructing DROID-3D as a valuable supplement for 3D embodied vision research. Then we develop EmbodiedMAE, a multi-modal masked autoencoder that simultaneously learns representations across RGB, depth, and point cloud modalities through stochastic masking and cross-modal fusion. Trained on DROID-3D, EmbodiedMAE consistently outperforms state-of-the-art vision foundation models (VFMs) in both training efficiency and final performance across 70 simulation tasks and 20 real-world robot manipulation tasks on two robot platforms. The model exhibits strong scaling behavior with size and promotes effective policy learning from 3D inputs. Experimental results establish EmbodiedMAE as a reliable unified 3D multi-modal VFM for embodied AI systems, particularly in precise tabletop manipulation settings where spatial perception is critical.