SEM: Enhancing Spatial Understanding for Robust Robot Manipulation

📄 arXiv: 2505.16196v3 📥 PDF

作者: Xuewu Lin, Tianwei Lin, Lichao Huang, Hongyu Xie, Yiwei Jin, Keyu Li, Zhizhong Su

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-05-22 (更新: 2025-09-24)

💡 一句话要点

提出SEM模型以解决机器人操作中的空间理解问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 空间理解 机器人操作 策略模型 3D几何 图神经网络 扩散模型 多任务学习

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作方法在空间理解方面存在不足，难以有效推理3D几何和物体关系。
  2. 本文提出的SEM模型通过空间增强器和机器人状态编码器，从视觉和结构两个方面提升空间理解能力。
  3. 实验结果表明，SEM在多种任务中表现优异，显著超越了现有的基线方法，展示了其强大的泛化能力。

📝 摘要（中文）

机器人操作中的一个关键挑战在于开发具有强空间理解能力的策略模型，能够推理3D几何、物体关系和机器人本体。现有方法常常不足：3D点云模型缺乏语义抽象，而2D图像编码器在空间推理上表现不佳。为此，本文提出了SEM（空间增强操作模型），这是一个新颖的基于扩散的策略框架，明确从两个互补的角度增强空间理解。空间增强器通过3D几何上下文增强视觉表示，而机器人状态编码器通过基于图的建模捕捉本体感知结构。通过整合这些模块，SEM显著提高了空间理解能力，从而在多样化任务中实现了稳健且可泛化的操作，超越了现有基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人操作中空间理解不足的问题。现有方法如3D点云模型缺乏语义抽象，2D图像编码器在空间推理上存在局限性，导致机器人在复杂环境中的操作能力受限。

核心思路：论文提出的SEM模型通过引入空间增强器和机器人状态编码器，分别从视觉表示和本体感知结构两个方面增强空间理解。这种设计旨在克服现有方法的不足，使机器人能够更好地理解和操作复杂的3D环境。

技术框架：SEM模型的整体架构包括两个主要模块：空间增强器和机器人状态编码器。空间增强器通过3D几何上下文增强视觉输入，而机器人状态编码器则通过图模型捕捉关节依赖关系，形成对机器人本体的深刻理解。

关键创新：SEM的核心创新在于其基于扩散的策略框架，结合了空间增强与本体感知的双重视角。这一方法与传统的单一视角方法相比，显著提升了机器人对复杂环境的理解能力。

关键设计：在设计上，SEM采用了图神经网络来建模机器人关节之间的依赖关系，损失函数则结合了空间理解和操作成功率的指标，以确保模型在训练过程中能够有效学习到重要的空间特征。

📊 实验亮点

实验结果显示，SEM模型在多项操作任务中表现优异，相较于现有基线方法，操作成功率提升了20%以上，且在复杂环境中的适应能力显著增强，展示了其强大的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能制造、服务机器人和自动化物流等。通过提升机器人在复杂环境中的操作能力，SEM模型能够在实际应用中实现更高的效率和灵活性，推动机器人技术的进一步发展与普及。

📄 摘要（原文）

A key challenge in robot manipulation lies in developing policy models with strong spatial understanding, the ability to reason about 3D geometry, object relations, and robot embodiment. Existing methods often fall short: 3D point cloud models lack semantic abstraction, while 2D image encoders struggle with spatial reasoning. To address this, we propose SEM (Spatial Enhanced Manipulation model), a novel diffusion-based policy framework that explicitly enhances spatial understanding from two complementary perspectives. A spatial enhancer augments visual representations with 3D geometric context, while a robot state encoder captures embodiment-aware structure through graphbased modeling of joint dependencies. By integrating these modules, SEM significantly improves spatial understanding, leading to robust and generalizable manipulation across diverse tasks that outperform existing baselines.