Viewpoint-Agnostic Manipulation Policies with Strategic Vantage Selection

📄 arXiv: 2506.12261v2 📥 PDF

作者: Sreevishakh Vasudevan, Som Sagar, Ransalu Senanayake

分类: cs.RO

发布日期: 2025-06-13 (更新: 2025-10-05)

💡 一句话要点

提出Vantage框架以解决视角变化下的操控策略问题

🎯 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: 视角无关操控 信息增益优化 策略微调 机器人操控 动态相机设置 深度学习 视觉系统

📋 核心要点

  1. 现有的视觉操控策略通常在单一视角下训练，导致在实际应用中视角变化时性能显著下降。
  2. Vantage框架通过优化相机位置的选择，减少了对随机视角聚合的依赖，从而提高了策略的视角无关性。
  3. 在多种操控任务中，Vantage在仅需少量微调步骤的情况下，成功率提高了25%，并在动态相机设置中表现出更强的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

由于基于视觉的操控策略通常是在单一视角下训练的，因此在部署时视角变化会导致性能下降。简单地从多个随机视角聚合示例不仅成本高，而且会因视觉多样性过大而导致学习不稳定。本文提出了Vantage，一个视角选择框架，通过在一小组战略性设置的相机位置上微调任何预训练策略，以诱导视角无关的行为。Vantage将相机放置视为一个信息增益优化问题，平衡了新视角的探索与有前景视角的利用，同时提供了关于收敛性和鲁棒性的理论保证。实验表明，Vantage在视角变化下的成功率显著提高。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决基于视觉的操控策略在视角变化时性能下降的问题。现有方法在多视角数据聚合时，往往导致学习不稳定，且成本高昂。

核心思路：Vantage框架通过将相机放置视为信息增益优化问题，选择一小组战略性相机位置进行微调，从而实现视角无关的操控策略。该方法避免了传统的暴力搜索，平衡了新视角的探索与已有视角的利用。

技术框架：Vantage的整体架构包括相机位置选择模块和策略微调模块。首先，通过信息增益优化选择相机位置，然后在这些位置上微调预训练的操控策略。

关键创新：Vantage的主要创新在于其将相机放置问题转化为信息增益优化，提供了理论上的收敛性和鲁棒性保证。这与传统的随机视角聚合方法有本质区别。

关键设计：在Vantage中，关键参数包括相机位置的选择策略和微调步骤的数量。损失函数设计上，考虑了视角变化对策略性能的影响，确保微调过程的有效性。策略网络结构则基于现有的深度学习框架，适应性强。

📊 实验亮点

实验结果显示，Vantage在多种操控任务中，相较于固定、网格或随机数据选择策略，成功率提高了25%。在动态相机设置下，Vantage展现出更强的鲁棒性，验证了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人操控、自动化生产线和智能家居等场景。通过提高操控策略在不同视角下的鲁棒性，Vantage框架能够显著提升机器人在复杂环境中的操作能力，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Since vision-based manipulation policies are typically trained from data gathered from a single viewpoint, their performance drops when the view changes during deployment. Naively aggregating demonstrations from numerous random views is not only costly but also known to destabilize learning, as excessive visual diversity acts as noise. We present Vantage, a viewpoint selection framework to fine-tune any pre-trained policy on a small, strategically set of camera poses to induce viewpoint-agnostic behavior. Instead of relying on costly brute-force search over viewpoints, Vantage formulates camera placement as an information gain optimization problem in a continuous space. This approach balances exploration of novel poses with exploitation of promising ones, while also providing theoretical guarantees about convergence and robustness. Across manipulation tasks and policy families, Vantage consistently improves success under viewpoint shifts compared to fixed, grid, or random data selection strategies with only a handful of fine-tuning steps. Experiments conducted on simulated and real-world setups show that Vantage increases the task success rate by 25% for diffusion policies, and yields robust gains in dynamic-camera settings.