GAF: Gaussian Action Field as a 4D Representation for Dynamic World Modeling in Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2506.14135v4 📥 PDF

作者: Ying Chai, Litao Deng, Ruizhi Shao, Jiajun Zhang, Kangchen Lv, Liangjun Xing, Xiang Li, Hongwen Zhang, Yebin Liu

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-06-17 (更新: 2025-09-24)

备注: http://chaiying1.github.io/GAF.github.io/project_page/

💡 一句话要点

提出GAF以解决动态场景下机器人操作的准确性问题

🎯 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) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 动态场景建模 机器人操作 高斯动作场 四维表示 视觉感知

📋 核心要点

  1. 现有的视觉到动作和视觉到三维再到动作的方法在动态操作场景中面临准确性挑战，导致机器人操作效果不佳。
  2. 本文提出了一种新的视觉到四维到动作框架，通过高斯动作场（GAF）实现从动态场景的四维表示中直接推理动作。
  3. 实验结果表明，GAF在重建质量上显著提升，PSNR提高了11.5385 dB，SSIM提升了0.3864，LPIPS降低了0.5574，成功率提升了7.3%。

📝 摘要（中文）

准确的场景感知对于基于视觉的机器人操作至关重要。现有方法通常遵循视觉到动作（V-A）或视觉到三维再到动作（V-3D-A）范式，但在复杂和动态的操作场景中，往往面临动作不准确的问题。本文提出了一种视觉到四维到动作（V-4D-A）框架，通过高斯动作场（GAF）实现从运动感知的四维表示中直接推理动作。GAF通过引入可学习的运动属性，扩展了三维高斯点云（3DGS），实现动态场景和操作动作的四维建模。实验结果显示，GAF在重建质量上显著提升，成功率提高了7.3%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有机器人操作方法在复杂动态场景中动作不准确的问题。现有的视觉到动作和视觉到三维再到动作的方法在处理动态变化时表现不佳，导致操作效果不理想。

核心思路：提出了一种视觉到四维到动作（V-4D-A）框架，利用高斯动作场（GAF）从运动感知的四维表示中直接推理动作。通过引入可学习的运动属性，GAF能够更好地建模动态场景和操作动作。

技术框架：GAF的整体架构包括三个主要模块：当前场景重建、未来帧预测和基于高斯运动的初始动作估计。这些模块相互关联，共同实现对动态场景的全面理解。

关键创新：GAF的核心创新在于扩展了三维高斯点云（3DGS），通过引入运动属性实现四维建模。这一设计使得模型能够更好地捕捉动态变化，显著提升了动作推理的准确性。

关键设计：在模型设计中，采用了统一的表示方法，将初始动作和高斯感知结合，使用去噪框架来提高动作的精确性。具体的损失函数和网络结构细节在实验中经过优化，以确保最佳性能。

📊 实验亮点

实验结果显示，GAF在重建质量上显著提升，PSNR提高了11.5385 dB，SSIM提升了0.3864，LPIPS降低了0.5574。此外，GAF在机器人操作任务中的成功率平均提升了7.3%，相较于现有最先进的方法表现出明显优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能机器人、自动化制造和服务机器人等。通过提高机器人在动态环境中的操作精度，GAF有助于实现更高效的自动化任务，推动智能机器人技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Accurate scene perception is critical for vision-based robotic manipulation. Existing approaches typically follow either a Vision-to-Action (V-A) paradigm, predicting actions directly from visual inputs, or a Vision-to-3D-to-Action (V-3D-A) paradigm, leveraging intermediate 3D representations. However, these methods often struggle with action inaccuracies due to the complexity and dynamic nature of manipulation scenes. In this paper, we adopt a V-4D-A framework that enables direct action reasoning from motion-aware 4D representations via a Gaussian Action Field (GAF). GAF extends 3D Gaussian Splatting (3DGS) by incorporating learnable motion attributes, allowing 4D modeling of dynamic scenes and manipulation actions. To learn time-varying scene geometry and action-aware robot motion, GAF provides three interrelated outputs: reconstruction of the current scene, prediction of future frames, and estimation of init action via Gaussian motion. Furthermore, we employ an action-vision-aligned denoising framework, conditioned on a unified representation that combines the init action and the Gaussian perception, both generated by the GAF, to further obtain more precise actions. Extensive experiments demonstrate significant improvements, with GAF achieving +11.5385 dB PSNR, +0.3864 SSIM and -0.5574 LPIPS improvements in reconstruction quality, while boosting the average +7.3% success rate in robotic manipulation tasks over state-of-the-art methods.