No Need for Real 3D: Fusing 2D Vision with Pseudo 3D Representations for Robotic Manipulation Learning

📄 arXiv: 2509.16532v1 📥 PDF

作者: Run Yu, Yangdi Liu, Wen-Da Wei, Chen Li

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-09-20

💡 一句话要点

提出NoReal3D框架，融合2D视觉与伪3D表示用于机器人操作学习

🎯 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: 机器人操作 伪3D表示 单目视觉 深度学习 点云 3D感知 策略学习 特征融合

📋 核心要点

  1. 基于3D点云的机器人操作学习性能优异，但数据采集成本高昂，限制了其应用。
  2. NoReal3D框架通过3DStructureFormer将单目图像转换为伪点云特征，融合2D信息，降低成本。
  3. 实验表明，该框架在多种任务中实现了与3D点云方法相当的性能，无需真实3D数据。

📝 摘要（中文）

近年来，基于视觉的机器人操作引起了广泛关注并取得了显著进展。基于2D图像和3D点云的策略学习是该领域两种主要的范例。最近的研究表明，后者在策略性能和泛化方面始终优于前者，从而突出了3D信息的价值和意义。然而，基于3D点云的方法面临着高数据采集成本的重大挑战，限制了它们的可扩展性和实际部署。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的框架NoReal3D：它引入了3DStructureFormer，一个可学习的3D感知模块，能够将单目图像转换为具有几何意义的伪点云特征，并有效地与2D编码器输出特征融合。特别地，生成的伪点云保留了几何和拓扑结构，因此我们设计了一个伪点云编码器来保留这些属性，使其非常适合我们的框架。我们还研究了不同特征融合策略的有效性。我们的框架增强了机器人对3D空间结构的理解，同时完全消除了与3D点云采集相关的巨大成本。跨各种任务的广泛实验验证了我们的框架可以实现与基于3D点云的方法相当的性能，而无需实际的点云数据。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于3D点云的机器人操作学习方法虽然性能良好，但需要大量的3D数据，数据采集成本高，难以扩展到大规模和实际应用场景。基于2D图像的方法虽然成本较低，但在策略性能和泛化能力上不如3D点云方法。因此，如何在降低数据采集成本的同时，保持甚至提升机器人操作学习的性能是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是利用单目图像生成具有几何意义的伪点云特征，并将其与2D图像特征融合，从而在不使用真实3D点云数据的情况下，使机器人能够感知3D空间结构。通过可学习的3D感知模块（3DStructureFormer）将2D图像转换为伪3D表示，并设计专门的伪点云编码器来保留几何和拓扑结构。

技术框架：NoReal3D框架主要包含以下几个模块：1) 2D图像编码器：用于提取2D图像的特征；2) 3DStructureFormer：将2D图像转换为伪点云特征；3) 伪点云编码器：用于提取伪点云的特征，保留几何和拓扑结构；4) 特征融合模块：将2D图像特征和伪点云特征进行融合；5) 策略网络：根据融合后的特征输出机器人动作。整体流程是：输入单目图像，经过2D编码器和3DStructureFormer生成2D图像特征和伪点云特征，然后分别通过各自的编码器提取特征，再进行融合，最后输入策略网络得到动作。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了3DStructureFormer，这是一个可学习的3D感知模块，能够从单目图像中生成具有几何意义的伪点云特征。与直接使用2D图像特征或简单地将2D图像转换为3D体素表示的方法不同，该方法生成的伪点云保留了几何和拓扑结构，更适合机器人操作学习。此外，针对伪点云的特点，设计了专门的伪点云编码器，进一步提升了性能。

关键设计：3DStructureFormer的具体网络结构未知，但其目标是生成具有几何意义的伪点云。伪点云编码器的设计需要考虑如何保留点云的几何和拓扑结构，可能采用了PointNet或PointNet++等网络结构。特征融合模块可能采用了简单的拼接或注意力机制等方法。损失函数的设计需要考虑如何约束伪点云的生成，使其尽可能接近真实的3D点云，例如可以使用对抗损失或重建损失。

📊 实验亮点

实验结果表明，NoReal3D框架在多个机器人操作任务中取得了与基于真实3D点云的方法相当的性能，而无需使用真实的3D数据。具体性能数据未知，但论文强调该框架在性能上接近甚至可以媲美3D点云方法，同时显著降低了数据采集成本。该框架的有效性在不同任务中得到了验证，表明其具有良好的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人操作领域，尤其是在缺乏3D传感器或3D数据采集成本较高的场景下，例如家庭服务机器人、工业机器人、医疗机器人等。通过使用单目视觉和伪3D表示，可以降低机器人系统的成本和复杂性，提高其在复杂环境中的适应性和泛化能力。未来，该技术有望推动机器人操作的普及和智能化。

📄 摘要（原文）

Recently,vision-based robotic manipulation has garnered significant attention and witnessed substantial advancements. 2D image-based and 3D point cloud-based policy learning represent two predominant paradigms in the field, with recent studies showing that the latter consistently outperforms the former in terms of both policy performance and generalization, thereby underscoring the value and significance of 3D information. However, 3D point cloud-based approaches face the significant challenge of high data acquisition costs, limiting their scalability and real-world deployment. To address this issue, we propose a novel framework NoReal3D: which introduces the 3DStructureFormer, a learnable 3D perception module capable of transforming monocular images into geometrically meaningful pseudo-point cloud features, effectively fused with the 2D encoder output features. Specially, the generated pseudo-point clouds retain geometric and topological structures so we design a pseudo-point cloud encoder to preserve these properties, making it well-suited for our framework. We also investigate the effectiveness of different feature fusion strategies.Our framework enhances the robot's understanding of 3D spatial structures while completely eliminating the substantial costs associated with 3D point cloud acquisition.Extensive experiments across various tasks validate that our framework can achieve performance comparable to 3D point cloud-based methods, without the actual point cloud data.