RoPE-Flow: Monocular Vision-based Robot Pose Estimation via 2D Graph-Conditioned 3D Flow Matching

📄 arXiv: 2610.21086v1 📥 PDF

作者: Liangjing Shao, Wanhao Liu, Zhiwei Fang, Rulin Zhou, Quanlu Zhang, Changjing Liu, Beilei Cui, Yiming Huang, Hongliang Ren

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2026-10-15

备注: 19 pages, 13 figures. Under Review

💡 一句话要点

提出RoPE-Flow以解决单目视觉机器人姿态估计问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 单目视觉 机器人姿态估计 流匹配 特征提取 图引导生成 损失函数 跨场景基准

📋 核心要点

  1. 现有的相机到机器人姿态估计方法存在时间消耗大和精度不足的问题，尤其在处理复杂场景时。
  2. 本文提出的RoPE-Flow框架通过流匹配技术，结合关键点中心特征提取和图引导条件生成，提升了姿态估计的准确性。
  3. 实验结果表明，RoPE-Flow在多种机器人和场景下的姿态估计性能显著优于现有方法，且在零-shot任务中表现突出。

📝 摘要（中文）

从单目图像中进行相机到机器人姿态估计对于基于视觉的机器人导航和控制至关重要。然而，从2D观测中恢复3D结构特征仍然是一项挑战。现有方法依赖耗时的迭代渲染或复杂的2D-3D配准，面临投影模糊、远端关节的累积误差以及不同关节学习不平衡等问题。本文提出RoPE-Flow，一个基于流匹配的端到端框架，通过预测的2D热图，利用关键点中心特征提取器获取位置特征和上下文表示，并引入图引导条件生成器生成流匹配条件。此外，提出骨长损失和光线深度损失以确保拓扑一致性和尺度稳定性，联合加权以减轻不同关节的预测难度。该方法在多种类型机器人姿态估计中超越了现有最先进的方法，并建立了一个新的跨场景基准，展示了RoPE-Flow在零-shot跨场景机器人姿态估计中的卓越表现。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从单目图像中进行机器人姿态估计的挑战，现有方法在处理3D结构特征时存在投影模糊和累积误差等问题。

核心思路：RoPE-Flow框架通过流匹配技术，利用关键点中心特征提取器和图引导条件生成器，旨在提高姿态估计的准确性和稳定性。

技术框架：该框架包括多个模块：首先，通过2D热图生成关键点特征；然后，利用图引导条件生成器生成流匹配条件；最后，通过损失函数优化模型，确保拓扑一致性和尺度稳定性。

关键创新：RoPE-Flow的主要创新在于引入了图引导条件生成器和特征提取器，能够有效处理不同关节的学习不平衡问题，显著提升了姿态估计的准确性。

关键设计：设计中采用了骨长损失和光线深度损失，以确保模型在不同场景下的稳定性，并通过联合加权策略来应对不同关节的预测难度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

RoPE-Flow在多种机器人姿态估计任务中表现优异，相比于现有最先进的方法，提升幅度达到XX%（具体数据待补充）。此外，在零-shot跨场景任务中，RoPE-Flow展现出卓越的适应能力，进一步验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究在机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域具有广泛的应用潜力。通过提高机器人在复杂环境中的姿态估计能力，RoPE-Flow能够为智能机器人系统提供更为精准的控制和导航支持，推动相关技术的进步与应用。

📄 摘要（原文）

Camera-to-robot pose estimation from a monocular image is significant for vision-based robot navigation and control. However, recovering 3D structural features from 2D observations remains a challenging task. Existing camera-to-robot pose estimation methods either rely on time-consuming iterative rendering or involve sophisticated 2D-3D registration which suffers from projection ambiguity, accumulated errors for distal joints and imbalanced learning for different joints. In this work, we propose RoPE-Flow, an end-to-end flow matching-based framework for camera-to-robot pose estimation. From the predicted 2D heatmaps, we propose a Keypoint-centered Feature Extractor to obtain positional features along with contextual representations from keypoints-centered multi-scale patches. Moreover, we introduce Graph-guided Condition Generator, which embeds a learnable adjacency map to generate condition for flow matching based on correlation among keypoints. Besides, we introduce Bone Length Loss and Ray-Depth Loss for topological consistency and scale stability, with joint-wise weighting to mitigate varied prediction difficulty across joints. The proposed method outperforms state-of-the-art methods for pose estimation across different types of robots with mutiple cameras. Besides, we establish a novel cross-scene benchmark to demonstrate the outstanding performance of RoPE-Flow on zero-shot cross-scene robot pose estimation. Meanwhile, animated visualizations are shown on the website: ropeflow.netlify.app