Eq.Bot: Enhance Robotic Manipulation Learning via Group Equivariant Canonicalization

📄 arXiv: 2511.15194v1 📥 PDF

作者: Jian Deng, Yuandong Wang, Yangfu Zhu, Tao Feng, Tianyu Wo, Zhenzhou Shao

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-11-19

备注: 12 pages, 4 figures and 3 tables

💡 一句话要点

Eq.Bot：通过群等变规范化增强机器人操作学习

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 机器人操作 群等变性 规范化 多模态学习 空间推理

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作多模态学习框架缺乏几何一致性，难以处理空间变换，限制了泛化能力。
  2. Eq.Bot通过SE(2)群等变规范化，将观测转换到规范空间，应用策略后再映射回原始空间，实现空间等变性。
  3. 实验表明，Eq.Bot在CNN和Transformer架构下，显著提升了机器人操作任务的性能，最高提升达50%。

📝 摘要（中文）

机器人操作系统正日益广泛地应用于各个领域。然而，现有的多模态学习框架缺乏固有的几何一致性保证，难以处理旋转和平移等空间变换。虽然最近的工作试图通过定制的架构修改来引入等变性，但这些方法存在实现复杂性高、计算成本高和可移植性差的问题。受到人类空间推理认知过程的启发，我们提出了Eq.Bot，一个基于SE(2)群等变理论的通用规范化框架，用于机器人操作学习。我们的框架将观察结果转换到规范空间，应用现有的策略，并将结果动作映射回原始空间。作为一个与模型无关的解决方案，Eq.Bot旨在赋予模型空间等变性，而无需架构修改。大量的实验表明，在基于CNN（例如，CLIPort）和基于Transformer（例如，OpenVLA-OFT）的架构下，Eq.Bot在各种机器人操作任务上优于现有方法，其中最显著的改进可以达到50.0%。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人操作学习方法在处理空间变换时，由于缺乏几何一致性保证，导致模型泛化能力受限。特别是对于旋转和平移等变换，模型需要学习大量冗余信息，效率低下且容易出错。现有尝试引入等变性的方法通常需要修改网络架构，实现复杂且计算成本高昂。

核心思路：Eq.Bot的核心思想是将观测数据转换到一个规范的空间，在这个空间中应用现有的策略，然后将策略输出的动作转换回原始空间。这种方法借鉴了人类在空间推理中的认知过程，通过解耦空间变换和策略学习，实现空间等变性。

技术框架：Eq.Bot框架包含三个主要阶段：规范化、策略执行和反规范化。首先，规范化模块将输入的观测数据（例如，图像、点云）转换到SE(2)群的规范空间。然后，现有的策略模型在这个规范空间中执行，生成动作。最后，反规范化模块将规范空间中的动作转换回原始空间，供机器人执行。Eq.Bot作为一个模型无关的框架，可以与各种现有的策略模型（例如，CLIPort、OpenVLA-OFT）结合使用。

关键创新：Eq.Bot的关键创新在于其通用的规范化框架，它不需要修改现有的策略模型架构，即可赋予模型空间等变性。与需要定制架构修改的现有方法相比，Eq.Bot具有更高的灵活性和可移植性。此外，Eq.Bot基于SE(2)群等变理论，保证了理论上的几何一致性。

关键设计：Eq.Bot的关键设计包括规范化模块和反规范化模块。规范化模块需要估计观测数据的SE(2)变换参数，例如，旋转角度和平移向量。这可以通过各种方法实现，例如，基于特征匹配或基于学习的方法。反规范化模块则根据估计的SE(2)变换参数，将规范空间中的动作转换回原始空间。具体的损失函数和网络结构取决于所使用的规范化方法和策略模型。

📊 实验亮点

实验结果表明，Eq.Bot在各种机器人操作任务上显著优于现有方法。例如，在基于CNN的CLIPort架构下，Eq.Bot在某些任务上的性能提升高达50%。此外，Eq.Bot也成功地应用于基于Transformer的OpenVLA-OFT架构，证明了其通用性和有效性。这些结果表明，Eq.Bot能够有效地赋予模型空间等变性，提高机器人操作的鲁棒性和泛化能力。

🎯 应用场景

Eq.Bot具有广泛的应用前景，可应用于各种需要机器人操作的场景，例如，工业自动化、家庭服务、医疗辅助等。通过提高机器人操作的鲁棒性和泛化能力，Eq.Bot可以降低部署成本，提高工作效率，并使机器人能够更好地适应复杂和动态的环境。未来，Eq.Bot可以进一步扩展到三维空间，并与其他先进的机器人学习技术相结合。

📄 摘要（原文）

Robotic manipulation systems are increasingly deployed across diverse domains. Yet existing multi-modal learning frameworks lack inherent guarantees of geometric consistency, struggling to handle spatial transformations such as rotations and translations. While recent works attempt to introduce equivariance through bespoke architectural modifications, these methods suffer from high implementation complexity, computational cost, and poor portability. Inspired by human cognitive processes in spatial reasoning, we propose Eq.Bot, a universal canonicalization framework grounded in SE(2) group equivariant theory for robotic manipulation learning. Our framework transforms observations into a canonical space, applies an existing policy, and maps the resulting actions back to the original space. As a model-agnostic solution, Eq.Bot aims to endow models with spatial equivariance without requiring architectural modifications. Extensive experiments demonstrate the superiority of Eq.Bot under both CNN-based (e.g., CLIPort) and Transformer-based (e.g., OpenVLA-OFT) architectures over existing methods on various robotic manipulation tasks, where the most significant improvement can reach 50.0%.