DSPv2: Improved Dense Policy for Effective and Generalizable Whole-body Mobile Manipulation

📄 arXiv: 2509.16063v2 📥 PDF

作者: Yue Su, Chubin Zhang, Sijin Chen, Liufan Tan, Yansong Tang, Jianan Wang, Xihui Liu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-19 (更新: 2025-09-26)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

DSPv2：改进的密集策略，用于有效且泛化的全身移动操作

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 全身移动操作 模仿学习 密集策略 多模态融合 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有全身移动操作方法难以有效处理复杂观测，泛化能力不足，且难以生成连贯的动作。
  2. DSPv2通过融合3D空间特征和多视角2D语义特征，提升了策略的泛化能力和细粒度感知能力。
  3. 实验结果表明，DSPv2在全身移动操作任务中显著优于现有方法，提升了任务性能和泛化能力。

📝 摘要（中文）

通过模仿学习全身移动操作对于将机器人技能推广到多样化环境和复杂任务至关重要。然而，这一目标受到重大挑战的阻碍，尤其是在有效处理复杂观察、实现稳健泛化和生成连贯动作方面。为了解决这些问题，我们提出了DSPv2，一种新颖的策略架构。DSPv2引入了一种有效的编码方案，该方案将3D空间特征与多视角2D语义特征对齐。这种融合使策略能够实现广泛的泛化，同时保留了精确控制所需的细粒度感知。此外，我们将密集策略范式扩展到全身移动操作领域，证明了其在为全身机器人平台生成连贯和精确动作方面的有效性。大量实验表明，我们的方法在任务性能和泛化能力方面均显著优于现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决全身移动操作中，机器人难以有效处理复杂环境信息，泛化能力差，以及动作不连贯的问题。现有方法通常难以在复杂环境中实现精确控制和稳健的泛化。

核心思路：论文的核心思路是设计一种能够有效融合3D空间特征和多视角2D语义特征的策略网络，从而提升机器人对环境的感知能力，并生成连贯的全身动作。通过密集策略范式，实现更精细的动作控制。

技术框架：DSPv2的整体框架包含以下几个主要模块：首先，通过多视角相机获取环境的2D语义信息；然后，利用3D传感器获取环境的空间信息；接着，设计编码器将2D语义特征和3D空间特征进行对齐和融合；最后，通过策略网络生成机器人的全身动作指令。该框架利用了密集策略范式，可以生成更精细的动作。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种有效的编码方案，将3D空间特征与多视角2D语义特征对齐。这种融合方式能够充分利用不同模态的信息，提升机器人对环境的感知能力，从而实现更好的泛化性能。此外，将密集策略范式扩展到全身移动操作领域也是一个创新点。

关键设计：论文在特征融合方面可能采用了注意力机制或者其他特征对齐方法，以实现3D空间特征和多视角2D语义特征的有效融合。损失函数的设计可能包括模仿学习损失、动作平滑损失等，以保证生成的动作既能完成任务，又具有一定的平滑性。具体的网络结构和参数设置在论文中应该有详细描述，但根据摘要无法得知。

📊 实验亮点

实验结果表明，DSPv2在全身移动操作任务中显著优于现有方法。具体而言，在任务完成率和泛化能力方面均取得了显著提升。虽然摘要中没有给出具体的性能数据和对比基线，但强调了DSPv2在任务性能和泛化能力方面均优于现有方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要全身移动操作的机器人任务中，例如家庭服务机器人、仓储物流机器人、医疗辅助机器人等。通过提升机器人的环境感知能力和动作控制能力，可以使其在复杂环境中更好地完成任务，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Learning whole-body mobile manipulation via imitation is essential for generalizing robotic skills to diverse environments and complex tasks. However, this goal is hindered by significant challenges, particularly in effectively processing complex observation, achieving robust generalization, and generating coherent actions. To address these issues, we propose DSPv2, a novel policy architecture. DSPv2 introduces an effective encoding scheme that aligns 3D spatial features with multi-view 2D semantic features. This fusion enables the policy to achieve broad generalization while retaining the fine-grained perception necessary for precise control. Furthermore, we extend the Dense Policy paradigm to the whole-body mobile manipulation domain, demonstrating its effectiveness in generating coherent and precise actions for the whole-body robotic platform. Extensive experiments show that our method significantly outperforms existing approaches in both task performance and generalization ability. Project page is available at: https://selen-suyue.github.io/DSPv2Net/.