PointMapPolicy: Structured Point Cloud Processing for Multi-Modal Imitation Learning
作者: Xiaogang Jia, Qian Wang, Anrui Wang, Han A. Wang, Balázs Gyenes, Emiliyan Gospodinov, Xinkai Jiang, Ge Li, Hongyi Zhou, Weiran Liao, Xi Huang, Maximilian Beck, Moritz Reuss, Rudolf Lioutikov, Gerhard Neumann
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2025-10-23 (更新: 2025-11-26)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
PointMapPolicy：用于多模态模仿学习的结构化点云处理方法
🎯 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) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 机器人操作 多模态学习 点云处理 模仿学习 扩散模型 xLSTM 几何感知
📋 核心要点
- 现有方法难以同时捕捉点云的精细几何细节和RGB图像的丰富语义信息，限制了机器人操作的精度和泛化能力。
- PointMapPolicy通过构建结构化的点云网格，避免下采样，并利用计算机视觉技术，有效提取形状和空间关系。
- 实验表明，PointMapPolicy在多个基准测试和真实机器人环境中，均取得了优于现有方法的性能表现。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为PointMapPolicy的新方法，用于处理机器人操作系统中的多模态感知问题。该方法利用结构化的点云网格，避免了传统点云处理中的下采样，从而保留了更精细的几何细节。同时，PointMapPolicy能够方便地提取形状和空间关系，并在不同参考系之间进行转换。通过将点云数据组织成规则网格，该方法可以直接应用成熟的计算机视觉技术。模型采用xLSTM作为骨干网络，有效地融合点云图和RGB数据，从而增强多模态感知能力。在RoboCasa和CALVIN基准测试以及真实机器人评估中，实验结果表明该方法在各种操作任务中均达到了最先进的性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人操作任务中，仅依赖点云数据难以捕捉精细几何信息，而仅依赖RGB图像则缺乏几何感知能力。这限制了机器人操作的精度和泛化性。因此，需要一种能够有效融合点云和RGB等多模态信息的方法，以提升机器人对环境的理解和操作能力。
核心思路：PointMapPolicy的核心思路是利用结构化的点云网格（Point Map）来表示环境几何信息，避免传统点云处理中的下采样操作，从而保留更精细的几何细节。通过将点云数据组织成规则网格，可以直接应用成熟的计算机视觉技术，方便提取形状和空间关系。同时，结合RGB图像信息，实现多模态信息的有效融合。
技术框架：PointMapPolicy的整体框架包括以下几个主要模块：1) 点云数据预处理，将原始点云数据转换为结构化的点云网格（Point Map）；2) RGB图像特征提取；3) 使用xLSTM作为骨干网络，融合点云网格和RGB图像的特征；4) 通过扩散策略生成机器人动作。该框架能够有效地利用多模态信息，提升机器人操作的性能。
关键创新：PointMapPolicy最重要的技术创新点在于使用结构化的点云网格（Point Map）来表示环境几何信息，避免了传统点云处理中的下采样操作。与现有方法相比，PointMapPolicy能够保留更精细的几何细节，并方便地应用计算机视觉技术。此外，使用xLSTM作为骨干网络，能够有效地融合多模态信息。
关键设计：在点云网格的构建中，需要选择合适的网格大小和分辨率，以平衡计算复杂度和信息保留程度。xLSTM网络的具体结构和参数设置需要根据具体任务进行调整。损失函数的设计需要考虑多模态信息的融合和动作生成的准确性。扩散策略的具体实现方式也会影响最终的性能。
📊 实验亮点
PointMapPolicy在RoboCasa和CALVIN基准测试中取得了state-of-the-art的性能。在真实机器人实验中，PointMapPolicy也表现出优于现有方法的性能。这些实验结果表明，PointMapPolicy能够有效地融合多模态信息，提升机器人操作的性能。
🎯 应用场景
PointMapPolicy具有广泛的应用前景，可应用于各种机器人操作任务，例如物体抓取、装配、导航等。该方法能够提升机器人在复杂环境中的感知能力和操作精度，具有重要的实际应用价值。未来，该方法可以进一步扩展到其他机器人领域，例如自动驾驶、医疗机器人等。
📄 摘要（原文）
Robotic manipulation systems benefit from complementary sensing modalities, where each provides unique environmental information. Point clouds capture detailed geometric structure, while RGB images provide rich semantic context. Current point cloud methods struggle to capture fine-grained detail, especially for complex tasks, which RGB methods lack geometric awareness, which hinders their precision and generalization. We introduce PointMapPolicy, a novel approach that conditions diffusion policies on structured grids of points without downsampling. The resulting data type makes it easier to extract shape and spatial relationships from observations, and can be transformed between reference frames. Yet due to their structure in a regular grid, we enable the use of established computer vision techniques directly to 3D data. Using xLSTM as a backbone, our model efficiently fuses the point maps with RGB data for enhanced multi-modal perception. Through extensive experiments on the RoboCasa and CALVIN benchmarks and real robot evaluations, we demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance across diverse manipulation tasks. The overview and demos are available on our project page: https://point-map.github.io/Point-Map/