Disentangled Object-Centric Image Representation for Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2503.11565v1 📥 PDF

作者: David Emukpere, Romain Deffayet, Bingbing Wu, Romain Brégier, Michael Niemaz, Jean-Luc Meunier, Denys Proux, Jean-Michel Renders, Seungsu Kim

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-03-14

💡 一句话要点

提出DOCIR，用于机器人操作的解耦式目标中心图像表征，提升多目标环境下的操作技能学习。

🎯 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 目标中心表征 解耦表示 视觉学习 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有的目标中心表征方法在复杂多目标环境中学习机器人操作技能时面临挑战，难以有效区分和处理不同类型的物体。
  2. DOCIR框架通过解耦目标、障碍物和机器人自身的表征，从而更好地学习操作技能，提升泛化能力。
  3. 实验表明，DOCIR在仿真和真实机器人场景中，抓取放置任务上均优于现有方法，并具备良好的零样本迁移能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为DOCIR的目标中心框架，用于机器人操作技能的学习。现有的目标中心表征方法在多目标环境中学习简单的操作技能时表现不佳。DOCIR引入了一种解耦的表征方式，分别针对感兴趣的对象、障碍物和机器人自身。实验结果表明，该方法在多目标环境中，从视觉输入中学习抓取和放置技能方面达到了最先进的性能，并且在测试时能够泛化到变化的感兴趣对象和干扰物。此外，该方法在仿真环境中和零样本迁移到真实世界中都表现出有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于视觉的机器人操作技能学习方法，特别是目标中心表征方法，在多目标环境中难以有效区分和处理不同类型的物体，导致操作技能学习效果不佳，泛化能力受限。例如，干扰物体的存在会影响模型对目标物体的识别和操作。

核心思路：DOCIR的核心思路是将场景中的不同实体（感兴趣的对象、障碍物、机器人自身）进行解耦表示。通过学习独立的表征，模型可以更好地理解每个实体的属性和状态，从而更有效地学习操作技能。这种解耦的设计有助于模型区分目标物体和干扰物体，提高泛化能力。

技术框架：DOCIR框架包含三个主要模块：目标对象编码器、障碍物编码器和机器人自身编码器。每个编码器负责提取对应实体的视觉特征。然后，这些特征被融合在一起，用于控制机器人的动作。整个框架通过端到端的方式进行训练，优化目标是使机器人能够成功完成指定的任务（例如，抓取和放置）。

关键创新：DOCIR的关键创新在于引入了解耦的目标中心表征。与以往将整个场景视为一个整体进行表征的方法不同，DOCIR将场景分解为多个独立的实体，并为每个实体学习独立的表征。这种解耦的设计使得模型能够更好地理解场景的结构，从而更有效地学习操作技能。

关键设计：DOCIR的具体实现细节包括：使用卷积神经网络（CNN）作为每个编码器的基础架构，使用对比学习损失函数来鼓励学习解耦的表征，以及使用强化学习算法来训练整个框架。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述（未知）。损失函数的设计旨在最大化不同实体表征之间的差异性，同时最小化同一实体不同视角下的表征之间的差异性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DOCIR在仿真环境中学习抓取和放置技能方面达到了最先进的性能，并且在测试时能够泛化到变化的感兴趣对象和干扰物。此外，DOCIR在仿真环境中训练的模型可以直接零样本迁移到真实世界，而无需进行额外的训练。具体性能数据和对比基线在论文中有详细描述（未知）。

🎯 应用场景

DOCIR框架可应用于各种机器人操作任务，例如工业自动化、家庭服务机器人和医疗机器人。通过学习解耦的目标中心表征，机器人可以更好地理解复杂环境，并执行各种操作任务，例如物体抓取、装配和清洁。该研究的成果有助于提高机器人的智能化水平和自主性，使其能够更好地适应真实世界的复杂环境。

📄 摘要（原文）

Learning robotic manipulation skills from vision is a promising approach for developing robotics applications that can generalize broadly to real-world scenarios. As such, many approaches to enable this vision have been explored with fruitful results. Particularly, object-centric representation methods have been shown to provide better inductive biases for skill learning, leading to improved performance and generalization. Nonetheless, we show that object-centric methods can struggle to learn simple manipulation skills in multi-object environments. Thus, we propose DOCIR, an object-centric framework that introduces a disentangled representation for objects of interest, obstacles, and robot embodiment. We show that this approach leads to state-of-the-art performance for learning pick and place skills from visual inputs in multi-object environments and generalizes at test time to changing objects of interest and distractors in the scene. Furthermore, we show its efficacy both in simulation and zero-shot transfer to the real world.