GP3: A 3D Geometry-Aware Policy with Multi-View Images for Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2509.15733v1 📥 PDF

作者: Quanhao Qian, Guoyang Zhao, Gongjie Zhang, Jiuniu Wang, Ran Xu, Junlong Gao, Deli Zhao

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-09-19

💡 一句话要点

GP3：一种利用多视角图像进行机器人操作的3D几何感知策略

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人操作 3D几何感知 多视角图像 空间编码 深度估计

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作方法难以有效利用多视角信息进行精确的3D场景理解，限制了操作性能。
  2. GP3通过空间编码器从多视角RGB图像中提取密集空间特征，估计深度和相机参数，构建3D场景表示。
  3. 实验表明，GP3在模拟环境中超越现有方法，并能有效迁移到真实机器人，仅需少量微调。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为GP3的3D几何感知机器人操作策略，该策略利用多视角输入。GP3采用空间编码器从RGB观测中推断出密集的空间特征，从而能够估计深度和相机参数，进而生成紧凑而富有表现力的3D场景表示，专门为操作任务定制。该表示与语言指令融合，并通过轻量级的策略头转换为连续动作。综合实验表明，GP3在模拟基准测试中始终优于最先进的方法。此外，GP3能够有效地迁移到没有深度传感器或预先映射环境的真实机器人上，只需要最少的微调。这些结果突出了GP3作为一种实用的、传感器无关的几何感知机器人操作解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：现有的机器人操作方法在理解3D场景几何信息方面存在不足，尤其是在缺乏深度传感器或预先构建的环境地图时。它们难以有效地利用多视角图像提供的几何信息，导致操作精度和泛化能力受限。因此，如何从多视角RGB图像中提取有效的3D几何信息，并将其用于指导机器人操作，是一个关键问题。

核心思路：GP3的核心思路是利用多视角RGB图像来推断密集的空间特征，并从中估计深度和相机参数，从而构建一个紧凑且富有表达力的3D场景表示。这种表示方法能够有效地捕捉场景的几何信息，并将其与语言指令融合，用于生成连续的机器人动作。通过这种方式，GP3能够实现对3D场景的精确理解和操作。

技术框架：GP3的整体框架包括三个主要模块：空间编码器、3D场景表示模块和策略头。首先，空间编码器从多视角RGB图像中提取密集的空间特征。然后，3D场景表示模块利用这些特征估计深度和相机参数，构建3D场景表示。最后，策略头将3D场景表示与语言指令融合，并生成连续的机器人动作。整个流程是端到端可训练的。

关键创新：GP3的关键创新在于其3D几何感知能力，它能够从多视角RGB图像中推断出密集的空间特征，并构建3D场景表示。这种表示方法不仅能够有效地捕捉场景的几何信息，而且具有紧凑性和表达力。与传统的基于深度传感器或预先构建地图的方法相比，GP3具有更强的泛化能力和适应性。

关键设计：空间编码器采用了卷积神经网络结构，用于提取图像特征。3D场景表示模块利用可微分的渲染技术，将图像特征转换为3D空间中的体素表示。策略头采用了轻量级的神经网络结构，用于将3D场景表示和语言指令映射到连续的机器人动作。损失函数包括深度预测损失、相机参数估计损失和操作成功率损失。

📊 实验亮点

GP3在模拟环境中的表现优于现有方法，例如在操作成功率方面取得了显著提升。更重要的是，GP3能够有效地迁移到真实机器人上，仅需少量微调。这表明GP3具有很强的泛化能力和适应性，能够应对真实世界中的复杂场景和挑战。实验结果证明了GP3作为一种实用的、传感器无关的机器人操作解决方案的潜力。

🎯 应用场景

GP3具有广泛的应用前景，例如在家庭服务机器人、工业自动化、医疗机器人等领域。它可以应用于各种操作任务，如物体抓取、放置、组装等。由于GP3不需要深度传感器或预先构建的环境地图，因此可以降低机器人的成本和部署难度，使其更易于推广和应用。未来，GP3还可以与其他感知模态（如触觉、力觉）相结合，进一步提高机器人操作的智能化水平。

📄 摘要（原文）

Effective robotic manipulation relies on a precise understanding of 3D scene geometry, and one of the most straightforward ways to acquire such geometry is through multi-view observations. Motivated by this, we present GP3 -- a 3D geometry-aware robotic manipulation policy that leverages multi-view input. GP3 employs a spatial encoder to infer dense spatial features from RGB observations, which enable the estimation of depth and camera parameters, leading to a compact yet expressive 3D scene representation tailored for manipulation. This representation is fused with language instructions and translated into continuous actions via a lightweight policy head. Comprehensive experiments demonstrate that GP3 consistently outperforms state-of-the-art methods on simulated benchmarks. Furthermore, GP3 transfers effectively to real-world robots without depth sensors or pre-mapped environments, requiring only minimal fine-tuning. These results highlight GP3 as a practical, sensor-agnostic solution for geometry-aware robotic manipulation.