Geometry-Aware Motion Latents for Learning Robust Manipulation Policies
作者: Yunchao Zhang, Yijia Weng, Ruizhe Liu, Ming Hu, Leonidas Guibas, Yanchao Yang
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2026-07-06
💡 一句话要点
提出GeoMoLa以解决机器人操作中的运动模式学习问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 几何感知 运动潜在编码 机器人操作 三维变换 鲁棒性 视觉序列 动作抽象
📋 核心要点
- 现有方法在提取运动模式时，往往依赖于视觉外观而忽视三维几何变换，导致操作性能不足。
- GeoMoLa通过预测点云演变来学习运动潜在编码，强调空间几何随时间变化的理解，提升了动作抽象能力。
- 实验结果显示，GeoMoLa在多种操作基准上超越了现有方法，且在复杂环境中表现出良好的鲁棒性。
📝 摘要（中文）
学习机器人操作的运动潜在编码在于从视觉序列中提取运动模式，但有效的动作抽象需要理解三维几何变换。本文提出GeoMoLa（几何感知运动潜在编码），通过预测点云在操作过程中的演变来学习离散的运动潜在编码，而非重建视觉观测。这一四维目标——空间几何随时间变化——迫使潜在表示编码实际的物理运动而非外观模式。GeoMoLa在仅使用单视图RGB-D输入的情况下实现了最先进的性能，而现有方法需要多视图重建，并在多样化的操作基准上取得成功。我们的消融实验表明，几何预测是驱动性能的关键，定量验证了操作依赖于空间理解。此外，学习的编码展现了有效的运动抽象：将其应用于新场景时，无论视觉上下文如何，都能产生物理一致的变换。我们的真实世界实验也证实了这种鲁棒性能力，在几何推理决定成功的杂乱环境中实现了鲁棒操作。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人操作中运动模式学习的不足，现有方法多依赖视觉外观，缺乏对三维几何变换的理解，导致在复杂环境中的操作性能不佳。
核心思路：GeoMoLa的核心思路是通过预测点云在操作过程中的演变来学习离散的运动潜在编码，而非简单重建视觉观测。这种方法强调了空间几何随时间变化的重要性，从而使潜在表示能够更好地编码物理运动。
技术框架：GeoMoLa的整体架构包括输入单视图RGB-D数据，通过几何预测模块提取运动潜在编码，最后将这些编码应用于不同的操作任务。主要模块包括点云处理、几何变换预测和动作抽象。
关键创新：最重要的技术创新在于引入了几何预测作为运动潜在编码的学习基础，这与现有方法的视觉重建本质上有所区别，使得编码能够更好地反映物理运动而非仅仅是视觉特征。
关键设计：在技术细节上，GeoMoLa采用了特定的损失函数来优化几何预测的准确性，并设计了适合点云数据处理的网络结构，以确保在复杂环境中的鲁棒性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
GeoMoLa在多种操作基准上表现出色，使用单视图RGB-D输入时，性能超越现有多视图重建方法，具体提升幅度达到XX%。在复杂环境中，GeoMoLa实现了鲁棒操作，成功率显著提高，验证了几何推理的重要性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人操作、自动化制造和智能家居等场景。通过理解运动的三维效果，GeoMoLa能够在复杂和动态环境中实现更高效的操作，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Learning motion latents for robotic manipulation heavily relies on extracting motion patterns from visual sequences, yet effective action abstractions require understanding three-dimensional geometric transformations. Here, we introduce GeoMoLa (Geometry-Aware Motion Latents), which learns discrete motion latent codes by predicting how point clouds evolve during manipulation rather than reconstructing visual observations. This four-dimensional objective -- spatial geometry changing through time -- forces latent representations to encode actual physical motion rather than appearance patterns. GeoMoLa achieves state-of-the-art performance using only single-view RGB-D input, while existing methods require multi-view reconstruction, succeeding across diverse manipulation benchmarks. Our ablations reveal that geometric prediction is the key to driving performance, quantitatively validating that manipulation depends on spatial understanding. Furthermore, the learned codes exhibit effective motion abstraction: applying them to novel scenes produces physically consistent transformations regardless of visual context. Our real-world experiments also confirm this robustness capability, achieving robust manipulation with minimal demonstrations in cluttered environments where geometric reasoning determines success. Thus, we demonstrate that effective motion latents for robot control can better emerge from understanding motion through its three-dimensional effects rather than pixel-level patterns.