Seeing the Bigger Picture: 3D Latent Mapping for Mobile Manipulation Policy Learning

📄 arXiv: 2510.03885v1 📥 PDF

作者: Sunghwan Kim, Woojeh Chung, Zhirui Dai, Dwait Bhatt, Arth Shukla, Hao Su, Yulun Tian, Nikolay Atanasov

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-04

备注: Project website can be found at https://existentialrobotics.org/sbp_page/

💡 一句话要点

提出基于3D隐空间地图的移动操作策略学习方法，增强空间和时间推理能力。

🎯 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: 移动操作 3D隐空间地图 策略学习 全局推理 长时程记忆

📋 核心要点

  1. 现有移动操作策略在空间和时间推理方面存在不足，难以有效利用全局信息和长时程记忆。
  2. SBP方法通过构建3D隐空间地图，融合多视角观测，并利用预训练解码器在线优化地图特征，实现全局推理。
  3. 实验结果表明，SBP在场景级移动操作和顺序桌面操作任务中，显著优于基于图像的策略，成功率提升明显。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为“Seeing the Bigger Picture (SBP)”的端到端策略学习方法，该方法直接作用于3D隐空间特征地图，证明了利用3D隐空间地图的移动操作策略比仅依赖图像的策略具有更强的空间和时间推理能力。SBP将多视角观测增量式地融合到场景特定的隐空间特征网格中，从而扩展了感知范围，超越了机器人当前的视野，并聚合了长时程的观测。预训练的、场景无关的解码器从这些特征中重建目标嵌入，并支持在任务执行期间在线优化地图特征。策略将隐空间地图视为状态变量，并使用通过3D特征聚合器获得的全局上下文，可以通过行为克隆或强化学习进行训练。在场景级移动操作和顺序桌面操作任务上的评估表明，SBP能够(i)在场景中进行全局推理，(ii)利用地图作为长时程记忆，并且(iii)在同分布和新场景中均优于基于图像的策略，例如，顺序操作任务的成功率提高了25%。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于图像的移动操作策略通常依赖于局部视觉信息，缺乏对场景全局的理解和长时程的记忆能力。这限制了它们在复杂环境和需要长期规划的任务中的表现。因此，需要一种能够有效整合多视角信息，并进行全局推理的策略学习方法。

核心思路：SBP的核心思路是构建一个3D隐空间地图，将多视角观测融合到这个地图中，从而扩展机器人的感知范围，并提供全局的场景上下文。通过预训练的解码器，可以从地图中提取目标嵌入，并在任务执行过程中在线优化地图特征，从而实现更精确的定位和操作。

技术框架：SBP的整体框架包括以下几个主要模块：1) 多视角观测模块：从机器人的多个摄像头获取图像信息。2) 特征提取模块：使用预训练的视觉编码器提取图像特征。3) 3D隐空间地图构建模块：将提取的特征融合到3D网格地图中，每个网格存储场景特定的隐空间特征。4) 解码器模块：使用预训练的解码器从地图特征中重建目标嵌入。5) 策略学习模块：将隐空间地图作为状态变量，使用行为克隆或强化学习训练操作策略。

关键创新：SBP的关键创新在于将3D隐空间地图引入到移动操作策略学习中。与传统的基于图像的方法相比，SBP能够更好地整合多视角信息，提供全局的场景上下文，并支持在线优化地图特征。此外，使用预训练的解码器可以提高地图特征的泛化能力，使其能够适应新的场景。

关键设计：在3D隐空间地图构建中，使用了增量式融合的方法，逐步将新的观测信息添加到地图中。解码器采用预训练的自编码器结构，可以从地图特征中重建目标嵌入。策略学习可以使用行为克隆或强化学习，损失函数根据具体的任务目标进行设计。地图的分辨率和特征维度是重要的参数，需要根据具体的应用场景进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，SBP在顺序桌面操作任务中，相对于基于图像的策略，成功率提高了25%。此外，SBP在新的场景中也表现出更好的泛化能力，证明了其在实际应用中的潜力。该方法能够有效地利用全局信息和长时程记忆，从而实现更精确的定位和操作。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要移动操作的场景，例如家庭服务机器人、仓库自动化、医疗辅助机器人等。通过增强机器人的空间和时间推理能力，可以使其在复杂环境中更有效地完成任务，提高工作效率和安全性。未来，该方法有望进一步扩展到更复杂的任务和环境，例如自主导航、环境探索等。

📄 摘要（原文）

In this paper, we demonstrate that mobile manipulation policies utilizing a 3D latent map achieve stronger spatial and temporal reasoning than policies relying solely on images. We introduce Seeing the Bigger Picture (SBP), an end-to-end policy learning approach that operates directly on a 3D map of latent features. In SBP, the map extends perception beyond the robot's current field of view and aggregates observations over long horizons. Our mapping approach incrementally fuses multiview observations into a grid of scene-specific latent features. A pre-trained, scene-agnostic decoder reconstructs target embeddings from these features and enables online optimization of the map features during task execution. A policy, trainable with behavior cloning or reinforcement learning, treats the latent map as a state variable and uses global context from the map obtained via a 3D feature aggregator. We evaluate SBP on scene-level mobile manipulation and sequential tabletop manipulation tasks. Our experiments demonstrate that SBP (i) reasons globally over the scene, (ii) leverages the map as long-horizon memory, and (iii) outperforms image-based policies in both in-distribution and novel scenes, e.g., improving the success rate by 25% for the sequential manipulation task.