Flow as Flow: Modeling Robot Velocity Fields as Probability Velocity Fields for Flow-Based Object Manipulation
作者: Koki Seno, Daichi Yashima, Yusuke Takagi, Kento Tokura, Komei Sugiura
分类: cs.RO
发布日期: 2026-06-22
💡 一句话要点
提出Flow as Flow框架以优化机器人流动性场建模
🎯 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) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人流 概率流 流匹配 物体操作 速度场建模 跨体现数据 深度学习 智能制造
📋 核心要点
- 现有方法将机器人流建模为稀疏关键点的位移，未能充分利用密集速度场的优势，导致运动表示的不足。
- 论文提出Flow as Flow框架，通过流匹配公式将机器人流建模为概率流，从而实现更高效的速度场生成。
- 实验结果表明，该方法在标准基准测试中超越了基线方法，生成速度提升约33倍，且在真实世界实验中成功率更高。
📝 摘要（中文）
跨体现数据已成为训练机器人基础模型的核心。为了利用这种异构数据，我们关注基于流的物体操作，其中机器人流（机器人速度场）作为与体现无关的运动表示。以往研究将机器人流建模为稀疏关键点的位移，而非密集速度场，后者更符合运动的连续时间特性。我们提出Flow as Flow框架，基于流匹配公式将机器人流建模为概率流。通过在该公式中自然建模速度场，我们的方法实现了高效且高质量的机器人流生成。在标准基准测试中，我们的方法在标准指标上超越了代表性基线方法，同时生成速度约为基线的33倍。此外，通过对13个操作任务中260次试验的9种方法进行的真实世界实验，我们的方法实现了高于基线方法的平均成功率。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决现有机器人流建模方法的不足，特别是将机器人流视为稀疏关键点位移而非密集速度场的问题。这种方法未能充分捕捉运动的连续性和复杂性。
核心思路：论文提出的核心思路是将机器人流建模为概率流，利用流匹配公式来实现这一目标。通过这种方式，能够更自然地表示速度场，从而提高生成效率和质量。
技术框架：整体架构包括数据输入、流匹配模块和生成模块。数据输入阶段负责收集和预处理跨体现数据，流匹配模块则通过概率流的方式进行建模，最后生成模块输出高质量的机器人流。
关键创新：最重要的技术创新在于将机器人流视为概率流，而不是传统的稀疏位移表示。这一转变使得模型能够更好地捕捉运动的连续性，提升了生成的质量和效率。
关键设计：在技术细节上，论文设计了特定的损失函数以优化流匹配过程，并使用了深度学习网络结构来实现高效的速度场生成。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，Flow as Flow方法在标准基准测试中超越了多个代表性基线方法，生成速度提升约33倍。此外，在260次真实世界实验中，该方法的平均成功率显著高于基线方法，验证了其实际应用效果。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人抓取、物体操作和人机交互等场景。通过优化机器人流建模，可以提升机器人在复杂环境中的操作能力，进而推动智能制造、服务机器人等领域的发展。未来，该方法有望在更广泛的机器人应用中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Cross-embodiment data have become central to training robotic foundation models. To leverage such heterogeneous data, we focus on flow-based object manipulation, where robot flows (robot velocity fields) serve as embodiment-agnostic motion representations. Previous studies do not formulate robot flows as dense velocity fields, but as displacements of sparse keypoints, while such velocity fields better match the continuous-time nature of motions. We propose Flow as Flow, a framework that models robot flows as probability flows based on a flow matching formulation. By naturally modeling such velocity fields within this formulation, our method achieves efficient and high-quality robot flow generation. Across standard benchmarks, our method outperforms representative baseline methods on standard metrics, while achieving approximately 33$\times$ faster generation. Furthermore, through real-world experiments evaluating 9 methods with 260 trials per method across 13 manipulation tasks, we show that our method achieves a higher average success rate than the baseline methods. Our project page is available at https://flow-as-flow-u0n5y.kinsta.page.