SoPE: Spherical Coordinate-Based Positional Embedding for Enhancing Spatial Perception of 3D LVLMs

📄 arXiv: 2602.22716v1 📥 PDF

作者: Guanting Ye, Qiyan Zhao, Wenhao Yu, Liangyu Yuan, Mingkai Li, Xiaofeng Zhang, Jianmin Ji, Yanyong Zhang, Qing Jiang, Ka-Veng Yuen

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2026-02-26

备注: CVPR 2026

💡 一句话要点

提出基于球坐标的位置编码SoPE，增强3D LVLMs的空间感知能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D视觉语言模型 位置编码 球坐标系 空间感知 点云处理

📋 核心要点

  1. 现有3D LVLMs采用的RoPE位置编码无法有效保留3D空间结构，忽略了角度依赖性，限制了模型对方向变化的感知。
  2. SoPE将点云token索引映射到3D球坐标系，统一建模空间位置和方向角度，保留点云几何结构，增强空间感知。
  3. 实验表明，SoPE在多个3D场景基准测试中表现出色，并在真实世界部署中展现了强大的泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于球坐标的位置嵌入（SoPE）方法，旨在提升3D大型视觉语言模型（3D LVLMs）的空间感知能力。现有的基于旋转位置嵌入（RoPE）的位置依赖建模机制在3D多模态理解中表现欠佳，无法在编码3D tokens时保留关键的三维空间结构，并且其相对距离计算忽略了角度依赖性，从而阻碍了模型捕捉视觉表征中的方向变化。SoPE将点云token索引映射到3D球坐标空间，从而能够统一建模空间位置和方向角度。这种方法保留了点云数据的固有几何结构，增强了空间感知能力，并为多模态学习产生了更一致和更具表现力的几何表征。此外，本文还引入了一种多尺度频率混合策略，以融合不同频率域的特征信息。在多个3D场景基准测试上的实验结果验证了该方法的有效性，而真实世界的部署实验进一步证明了其强大的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的3D大型视觉语言模型（3D LVLMs）依赖于旋转位置嵌入（RoPE）进行位置编码，但在处理3D数据时存在局限性。RoPE无法有效保留3D点云数据的空间结构，并且在计算相对距离时忽略了角度信息，导致模型难以捕捉方向上的变化。这限制了3D LVLMs对场景的理解和推理能力。

核心思路：本文的核心思路是将点云token的位置信息从笛卡尔坐标系转换到球坐标系。通过球坐标系，可以同时表示点云的空间位置（半径）和方向信息（方位角和俯仰角）。这种表示方法能够更好地保留点云的几何结构，并显式地建模角度依赖性，从而增强模型对空间信息的感知能力。

技术框架：SoPE方法的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 将点云数据转换为tokens；2) 将每个token的索引映射到3D球坐标系，得到对应的半径、方位角和俯仰角；3) 使用这些球坐标信息构建位置嵌入；4) 将位置嵌入与token的特征向量融合；5) 将融合后的特征向量输入到Transformer或其他模型进行处理。此外，还引入了多尺度频率混合策略，以融合不同频率域的特征信息。

关键创新：SoPE方法的关键创新在于使用球坐标系来表示点云token的位置信息。与传统的笛卡尔坐标系相比，球坐标系能够更好地保留点云的几何结构，并显式地建模角度依赖性。此外，多尺度频率混合策略也是一个创新点，它能够融合不同频率域的特征信息，从而提高模型的性能。

关键设计：在SoPE方法中，一个关键的设计是球坐标系的映射方式。论文中具体如何将token索引映射到球坐标系，以及如何选择合适的半径、方位角和俯仰角范围，这些都是影响模型性能的重要因素。此外，多尺度频率混合策略的具体实现方式，例如使用哪些频率，如何进行融合等，也是需要仔细设计的。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SoPE方法在多个3D场景基准测试中取得了显著的性能提升。具体而言，在XXX数据集上，SoPE方法相比于基线方法提升了X%，在YYY数据集上提升了Y%。此外，真实世界的部署实验也验证了SoPE方法的泛化能力，表明其在实际应用中具有良好的效果。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人导航、自动驾驶、三维场景理解、虚拟现实等领域。通过提升3D视觉语言模型对空间信息的感知能力，可以使机器人在复杂环境中更好地理解和交互，从而实现更智能化的应用。未来，该方法有望推动3D视觉语言模型在实际场景中的广泛应用。

📄 摘要（原文）

3D Large Vision-Language Models (3D LVLMs) built upon Large Language Models (LLMs) have achieved remarkable progress across various multimodal tasks. However, their inherited position-dependent modeling mechanism, Rotary Position Embedding (RoPE), remains suboptimal for 3D multimodal understanding. The vanilla RoPE formulation fails to preserve essential three-dimensional spatial structures when encoding 3D tokens, and its relative distance computation overlooks angular dependencies, hindering the model's ability to capture directional variations in visual representations. To overcome these limitations, we introduce Spherical Coordinate-based Positional Embedding (SoPE). Our method maps point-cloud token indices into a 3D spherical coordinate space, enabling unified modeling of spatial locations and directional angles. This formulation preserves the inherent geometric structure of point-cloud data, enhances spatial awareness, and yields more consistent and expressive geometric representations for multimodal learning. In addition, we introduce a multi-scale frequency mixing strategy to fuse feature information across different frequency domains. Experimental results on multiple 3D scene benchmarks validate the effectiveness of our approach, while real-world deployment experiments further demonstrate its strong generalization capability.