A Flexible Field-Based Policy Learning Framework for Diverse Robotic Systems and Sensors
作者: Jose Gustavo Buenaventura Carreon, Floris Erich, Roman Mykhailyshyn, Tomohiro Motoda, Ryo Hanai, Yukiyasu Domae
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-22
备注: 6 pages, 7 figures, conference: SII 2026. Cancun, Mexico
💡 一句话要点
提出基于场信息的柔性策略学习框架，实现跨机器人和传感器的操作技能泛化
🎯 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 视觉运动学习 扩散策略 3D语义场景表示 跨机器人泛化
📋 核心要点
- 现有机器人视觉运动学习方法难以在不同机器人平台和传感器配置之间泛化，限制了其在实际场景中的应用。
- 该论文提出了一种基于场信息的柔性策略学习框架，利用扩散策略和3D语义场景表示实现跨平台和传感器的技能迁移。
- 实验表明，该框架在抓取和抬起块的任务中，仅需少量演示即可达到较高的成功率，验证了其泛化能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种跨机器人视觉运动学习框架，该框架集成了基于扩散策略的控制和来自D3Fields的3D语义场景表示，以实现操作中的类别级别泛化。其模块化设计支持多种机器人相机配置，包括带有Microsoft Azure Kinect阵列的UR5机械臂和带有Intel RealSense传感器的双臂机械手，通过低延迟控制堆栈和直观的遥操作实现。统一的配置层实现了设置之间的无缝切换，从而实现灵活的数据收集、训练和评估。在抓取和抬起块的任务中，该框架在仅100次演示后就达到了80%的成功率，证明了平台和传感模式之间强大的技能迁移能力。这种设计为跨机器人泛化中的可扩展现实世界研究铺平了道路。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人视觉运动学习方法通常针对特定机器人平台和传感器设计，难以适应不同硬件配置，导致模型泛化能力差，需要大量特定平台的数据进行训练。这限制了机器人技术在复杂和多样化环境中的应用。
核心思路：该论文的核心思路是将扩散策略控制与3D语义场景表示相结合，利用D3Fields提取场景的语义信息，并将其作为扩散策略的条件，从而实现对不同机器人和传感器配置的解耦。通过这种方式，模型可以学习到与具体平台无关的操作技能，从而实现跨平台泛化。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 3D语义场景表示模块（D3Fields），用于提取场景的语义信息；2) 扩散策略控制模块，用于生成机器人的控制指令；3) 低延迟控制堆栈，用于实现机器人运动的实时控制；4) 统一配置层，用于实现不同机器人和传感器配置之间的无缝切换。整个流程包括数据收集、模型训练和策略执行三个阶段。
关键创新：该论文的关键创新在于将扩散策略控制与3D语义场景表示相结合，实现了一种柔性的策略学习框架，能够有效地解决跨机器人和传感器配置的泛化问题。与传统的基于图像或点云的视觉运动学习方法相比，该方法能够更好地利用场景的语义信息，从而提高模型的泛化能力。
关键设计：D3Fields使用体素网格来表示3D场景，并为每个体素分配一个语义标签。扩散策略控制模块使用Transformer网络来学习从场景表示到机器人控制指令的映射。损失函数包括重构损失和策略损失，用于优化场景表示和控制策略。低延迟控制堆栈采用PID控制算法，确保机器人运动的实时性和稳定性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在抓取和抬起块的任务中，该框架在仅100次演示后就达到了80%的成功率。这表明该框架具有强大的技能迁移能力，能够在不同平台和传感模式之间实现有效的知识共享。与传统的视觉运动学习方法相比，该框架能够显著减少所需的训练数据量，并提高模型的泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如工业自动化、家庭服务机器人、医疗机器人等。通过该框架，可以快速地将操作技能迁移到不同的机器人平台和传感器配置上，从而降低开发成本，提高机器人的适应性和智能化水平。未来，该技术有望推动机器人技术在更广泛领域的应用。
📄 摘要（原文）
We present a cross robot visuomotor learning framework that integrates diffusion policy based control with 3D semantic scene representations from D3Fields to enable category level generalization in manipulation. Its modular design supports diverse robot camera configurations including UR5 arms with Microsoft Azure Kinect arrays and bimanual manipulators with Intel RealSense sensors through a low latency control stack and intuitive teleoperation. A unified configuration layer enables seamless switching between setups for flexible data collection training and evaluation. In a grasp and lift block task the framework achieved an 80 percent success rate after only 100 demonstration episodes demonstrating robust skill transfer between platforms and sensing modalities. This design paves the way for scalable real world studies in cross robotic generalization.