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

📄 arXiv: 2602.22716 📥 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: 2026-02-28

💡 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 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有的RoPE在编码3D token时无法有效保留三维空间结构，且忽略了角度依赖性，限制了模型捕捉方向变化的能力。
  2. SoPE将点云token索引映射到3D球坐标空间，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. 实验结果表明，SoPE在多个3D场景基准测试中表现出色，并在真实场景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编码（SoPE），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编码（RoPE）的方法在3D多模态理解中存在不足，无法有效保留3D空间结构，且忽略了角度依赖性。SoPE将点云token索引映射到3D球坐标空间，从而统一建模空间位置和方向角度，保留了点云数据的内在几何结构，增强了空间感知能力，并为多模态学习生成更一致和富有表现力的几何表示。此外，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，真实场景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：3D大型视觉语言模型（3D LVLMs）依赖位置编码来理解3D空间信息。然而，现有的旋转位置编码（RoPE）方法在处理3D数据时存在局限性。RoPE无法有效保留3D空间结构，并且在计算相对距离时忽略了角度依赖性，导致模型难以准确捕捉3D场景中的方向变化和空间关系。这限制了3D LVLMs在需要精细空间理解的任务中的性能。

核心思路：本文的核心思路是将点云token的索引映射到3D球坐标系中，从而同时编码空间位置和方向角度。通过使用球坐标系，模型能够更好地保留点云数据的内在几何结构，并显式地建模角度信息。这种方法旨在克服RoPE的局限性，增强模型对3D空间信息的感知能力。

技术框架：SoPE方法主要包含以下几个阶段：1) 将点云数据转换为token序列；2) 将每个token的索引映射到3D球坐标系，得到对应的球坐标（r, θ, φ）；3) 使用球坐标信息生成位置编码；4) 将位置编码添加到token的特征表示中；5) 使用多尺度频率混合策略融合不同频率域的特征信息。整个框架旨在将空间信息有效地融入到模型的学习过程中。

关键创新：SoPE的关键创新在于使用球坐标系来表示3D空间中的位置信息。与传统的笛卡尔坐标系或直接使用索引值相比，球坐标系能够更自然地表示方向信息，并且能够更好地保留点云数据的几何结构。此外，多尺度频率混合策略也是一个创新点，它允许模型学习不同尺度的空间特征。

关键设计：SoPE的关键设计包括：1) 球坐标映射函数的选择，需要保证映射后的坐标能够有效地表示空间位置和方向信息；2) 位置编码的生成方式，需要保证编码后的向量能够被模型有效地利用；3) 多尺度频率混合策略的具体实现，例如使用不同的卷积核大小或不同的池化操作来提取不同频率的特征。论文中可能还涉及一些超参数的调整，例如球坐标系的半径范围、频率混合的比例等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SoPE在多个3D场景基准测试中取得了显著的性能提升。具体数据未知，但摘要中提到验证了该方法的有效性，并展示了其在真实场景部署中的强大泛化能力。与现有方法相比，SoPE能够生成更一致和富有表现力的几何表示，从而提升3D视觉语言模型的整体性能。

🎯 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视觉语言模型的空间感知能力，可以使机器人在复杂环境中更好地理解和交互，例如在自动驾驶中更准确地识别障碍物和交通信号，在机器人导航中更有效地规划路径，在虚拟现实中提供更逼真的沉浸式体验。

📄 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.