RoboPearls: Editable Video Simulation for Robot Manipulation

📄 arXiv: 2506.22756v1 📥 PDF

作者: Tao Tang, Likui Zhang, Youpeng Wen, Kaidong Zhang, Jia-Wang Bian, xia zhou, Tianyi Yan, Kun Zhan, Peng Jia, Hefeng Wu, Liang Lin, Xiaodan Liang

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-06-28

备注: ICCV 2025

💡 一句话要点

RoboPearls：用于机器人操作的可编辑视频仿真框架，提升数据效率。

🎯 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) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人操作 视频仿真 3D高斯溅射 大型语言模型 视觉语言模型 增量语义蒸馏 sim-to-real 自动化仿真

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作策略依赖大规模演示数据，但真实数据采集成本高、效率低，限制了数据规模。
  2. RoboPearls利用3DGS构建逼真、视角一致的仿真环境，并结合LLM和VLM实现自动化仿真生成和性能优化。
  3. 实验表明，RoboPearls在多个数据集和真实机器人场景中表现良好，验证了其仿真性能。

📝 摘要（中文）

本文提出RoboPearls，一个用于机器人操作的可编辑视频仿真框架。该框架基于3D高斯溅射（3DGS）技术，能够从演示视频中构建照片级真实且视角一致的仿真环境，并支持广泛的仿真操作，包括各种物体操作，这些操作由增量语义蒸馏（ISD）和3D正则化NNFM损失（3D-NNFM）等先进模块驱动。此外，通过集成大型语言模型（LLM），RoboPearls以用户友好的方式自动执行仿真生成过程，实现灵活的命令解释和执行。RoboPearls还利用视觉语言模型（VLM）分析机器人学习问题，从而闭环仿真以增强性能。在RLBench、COLOSSEUM、Ego4D、Open X-Embodiment和真实机器人等多个数据集和场景上进行了大量实验，验证了RoboPearls的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人操作策略的训练依赖于大量真实世界的数据，但数据采集成本高昂且效率低下。虽然现有的仿真平台提供了一定的解决方案，但sim-to-real的差距仍然是一个巨大的挑战，阻碍了策略在真实世界中的应用。

核心思路：RoboPearls的核心思路是利用3D高斯溅射（3DGS）技术，从真实世界的演示视频中构建逼真的、视角一致的仿真环境。通过这种方式，可以避免手动建模的复杂性和不真实感，从而缩小sim-to-real的差距。此外，结合大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM），实现仿真的自动化生成和性能优化。

技术框架：RoboPearls的整体框架包含以下几个主要模块：1) 基于3DGS的场景重建模块，用于从视频中构建逼真的3D场景；2) 基于增量语义蒸馏（ISD）和3D正则化NNFM损失（3D-NNFM）的物体操作模块，用于实现各种物体操作；3) 基于LLM的仿真自动化生成模块，用于解析用户命令并自动生成仿真环境；4) 基于VLM的性能分析和优化模块，用于分析机器人学习问题并优化仿真环境。

关键创新：RoboPearls的关键创新在于将3DGS技术应用于机器人操作的仿真环境构建，从而实现了照片级真实感和视角一致性。此外，结合LLM和VLM实现了仿真的自动化生成和性能优化，大大提高了仿真效率和质量。与现有方法相比，RoboPearls无需手动建模，能够更快速、更真实地构建仿真环境。

关键设计：在3DGS场景重建模块中，采用了高斯球体的参数化表示，并使用梯度下降法优化高斯球体的参数，以最小化渲染图像与真实图像之间的差异。在物体操作模块中，ISD用于提取视频中的语义信息，3D-NNFM损失用于约束物体操作的合理性。LLM被用于解析用户命令，并将其转化为仿真环境的配置参数。VLM被用于分析机器人学习过程中的问题，并提供优化建议。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

RoboPearls在RLBench、COLOSSEUM、Ego4D和Open X-Embodiment等多个数据集上进行了实验，结果表明其能够生成高质量的仿真环境，并有效提高机器人操作策略的性能。此外，在真实机器人上的实验也验证了RoboPearls的sim-to-real迁移能力。具体性能数据未知，但论文强调了其仿真性能令人满意。

🎯 应用场景

RoboPearls可应用于机器人操作策略的训练和验证，尤其是在需要大量数据和复杂环境的场景中。例如，可以用于训练自动驾驶汽车的泊车策略、工业机器人的装配策略等。该研究有助于降低机器人开发的成本和周期，加速机器人在各个领域的应用。

📄 摘要（原文）

The development of generalist robot manipulation policies has seen significant progress, driven by large-scale demonstration data across diverse environments. However, the high cost and inefficiency of collecting real-world demonstrations hinder the scalability of data acquisition. While existing simulation platforms enable controlled environments for robotic learning, the challenge of bridging the sim-to-real gap remains. To address these challenges, we propose RoboPearls, an editable video simulation framework for robotic manipulation. Built on 3D Gaussian Splatting (3DGS), RoboPearls enables the construction of photo-realistic, view-consistent simulations from demonstration videos, and supports a wide range of simulation operators, including various object manipulations, powered by advanced modules like Incremental Semantic Distillation (ISD) and 3D regularized NNFM Loss (3D-NNFM). Moreover, by incorporating large language models (LLMs), RoboPearls automates the simulation production process in a user-friendly manner through flexible command interpretation and execution. Furthermore, RoboPearls employs a vision-language model (VLM) to analyze robotic learning issues to close the simulation loop for performance enhancement. To demonstrate the effectiveness of RoboPearls, we conduct extensive experiments on multiple datasets and scenes, including RLBench, COLOSSEUM, Ego4D, Open X-Embodiment, and a real-world robot, which demonstrate our satisfactory simulation performance.