VERM: Leveraging Foundation Models to Create a Virtual Eye for Efficient 3D Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2512.16724v1 📥 PDF

作者: Yixiang Chen, Yan Huang, Keji He, Peiyan Li, Liang Wang

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-12-18

备注: Accepted at RA-L 2025

💡 一句话要点

VERM：利用基础模型为机器人操作构建高效3D虚拟视觉

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人操作 虚拟视觉 基础模型 3D感知 动作规划

📋 核心要点

  1. 多摄像头系统在3D机器人操作中引入冗余信息，增加了计算负担，并降低了模型提取关键特征的效率。
  2. VERM方法利用基础模型知识，从3D点云构建任务自适应的虚拟视角，有效过滤冗余信息，减轻遮挡问题。
  3. 实验表明，VERM在RLBench和真实场景中均优于现有方法，训练时间加速1.89倍，推理速度提升1.54倍。

📝 摘要（中文）

在执行3D操作任务时，机器人需要基于多个固定摄像头的感知进行动作规划。多摄像头设置引入了大量的冗余和不相关信息，增加了计算成本，并迫使模型花费额外的训练时间来提取关键的任务相关细节。为了过滤掉冗余信息并准确提取任务相关的特征，我们提出了一种VERM（用于机器人操作的虚拟视觉）方法，该方法利用基础模型中的知识，从构建的3D点云中想象出一个虚拟的、任务自适应的视角，从而有效地捕获必要的信息并减轻遮挡。为了促进3D动作规划和精细操作，我们进一步设计了一个深度感知模块和一个动态的由粗到精的过程。在模拟基准RLBench和真实世界评估中的大量实验结果表明了我们方法的有效性，超越了先前的最先进方法，同时在训练时间上实现了1.89倍的加速，在推理速度上实现了1.54倍的加速。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人操作任务依赖多摄像头获取环境信息，但多视角数据包含大量冗余和与任务无关的信息，导致计算资源浪费，模型训练效率低下，难以聚焦关键特征。尤其是在存在遮挡的情况下，信息获取更加困难。

核心思路：借鉴人类视觉的聚焦机制，利用预训练的基础模型，从多视角3D点云中生成一个针对特定任务优化的虚拟视角。该虚拟视角能够过滤掉冗余信息，突出任务相关的特征，并尽可能减少遮挡。

技术框架：VERM方法主要包含以下几个阶段：1) 从多摄像头获取RGB-D图像，构建3D点云；2) 利用预训练的基础模型，根据任务目标，从3D点云中生成虚拟视角图像；3) 使用深度感知模块处理虚拟视角图像，提取深度信息；4) 采用动态的由粗到精的策略进行动作规划和精细操作。

关键创新：VERM的核心创新在于利用基础模型生成任务自适应的虚拟视角。与传统的多视角融合方法不同，VERM不是简单地将多个视角的信息进行融合，而是根据任务目标，选择或合成一个最优的视角，从而显著减少了冗余信息，提高了计算效率。此外，深度感知模块和动态由粗到精的策略进一步提升了操作的精度和效率。

关键设计：VERM的关键设计包括：1) 如何选择合适的基础模型，并将其应用于虚拟视角的生成；2) 深度感知模块的具体实现方式，例如使用深度卷积神经网络；3) 动态由粗到精策略的实现细节，例如如何确定粗略阶段和精细阶段的切换条件，以及如何设计相应的动作空间。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VERM在RLBench模拟环境和真实世界场景中均取得了显著的性能提升。在RLBench上，VERM超越了先前的SOTA方法，并在训练时间上实现了1.89倍的加速，在推理速度上实现了1.54倍的加速。真实世界实验也验证了VERM的有效性和鲁棒性，表明其具有很强的实际应用潜力。

🎯 应用场景

VERM方法在机器人操作领域具有广泛的应用前景，例如工业自动化中的装配、抓取和放置任务，家庭服务机器人中的物品整理和清洁任务，以及医疗机器人中的手术辅助和康复训练。该方法能够显著提高机器人的操作效率和精度，降低计算成本，并增强其在复杂环境中的适应性。未来，VERM有望成为机器人智能的重要组成部分。

📄 摘要（原文）

When performing 3D manipulation tasks, robots have to execute action planning based on perceptions from multiple fixed cameras. The multi-camera setup introduces substantial redundancy and irrelevant information, which increases computational costs and forces the model to spend extra training time extracting crucial task-relevant details. To filter out redundant information and accurately extract task-relevant features, we propose the VERM (Virtual Eye for Robotic Manipulation) method, leveraging the knowledge in foundation models to imagine a virtual task-adaptive view from the constructed 3D point cloud, which efficiently captures necessary information and mitigates occlusion. To facilitate 3D action planning and fine-grained manipulation, we further design a depth-aware module and a dynamic coarse-to-fine procedure. Extensive experimental results on both simulation benchmark RLBench and real-world evaluations demonstrate the effectiveness of our method, surpassing previous state-of-the-art methods while achieving 1.89x speedup in training time and 1.54x speedup in inference speed. More results can be found on our project website at https://verm-ral.github.io .