CordViP: Correspondence-based Visuomotor Policy for Dexterous Manipulation in Real-World

📄 arXiv: 2502.08449v2 📥 PDF

作者: Yankai Fu, Qiuxuan Feng, Ning Chen, Zichen Zhou, Mengzhen Liu, Mingdong Wu, Tianxing Chen, Shanyu Rong, Jiaming Liu, Hao Dong, Shanghang Zhang

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-02-12 (更新: 2025-04-27)

备注: Robotics: Science and Systems (RSS) 2025. Videos, code: https://aureleopku.github.io/CordViP

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

CordViP：基于对应关系的灵巧操作策略，解决真实场景下的机器人操作难题

🎯 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)

关键词: 机器人灵巧操作 模仿学习 6D姿态估计 交互感知点云 机器人操作策略

📋 核心要点

  1. 单视角相机捕获的点云质量受相机分辨率、位置和灵巧手遮挡等因素影响，难以获得高质量3D表示。
  2. CordViP通过构建交互感知点云，建立物体和手之间的对应关系，并结合接触图和手-臂协调信息，学习灵巧操作策略。
  3. 在六个真实世界任务中，CordViP超越现有基线方法，展示了卓越的灵巧操作能力、泛化性和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为CordViP的新框架，旨在提升机器人灵巧操作能力。该框架通过利用物体稳健的6D姿态估计和机器人自身感知信息，构建并学习对应关系。具体而言，首先引入交互感知点云，建立物体和手之间的对应关系。然后，将这些点云用于预训练策略，并结合以物体为中心的接触图和手-臂协调信息，有效捕捉空间和时间动态。实验结果表明，该方法在六个真实世界的任务中实现了最先进的性能，显著优于其他基线方法，并展现出对不同物体、视角和场景的卓越泛化性和鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于3D的模仿学习方法在机器人灵巧操作中面临挑战，主要体现在难以获取高质量的3D表示。单视角相机捕获的点云易受遮挡和分辨率影响，且全局点云缺乏关键的接触信息和空间对应关系，限制了精细操作的性能。

核心思路：CordViP的核心在于利用物体稳健的6D姿态估计和机器人自身感知信息，构建物体与手之间的对应关系。通过这种方式，模型能够更好地理解物体和手的相对位置和交互状态，从而学习更有效的操作策略。

技术框架：CordViP框架主要包含以下几个阶段：1) 交互感知点云构建：利用6D姿态估计和机器人自身感知信息，建立物体和手之间的对应关系，生成交互感知点云。2) 策略预训练：使用交互感知点云、物体中心接触图和手-臂协调信息，预训练操作策略，捕捉空间和时间动态。3) 策略执行：将学习到的策略部署到真实机器人上，完成灵巧操作任务。

关键创新：CordViP的关键创新在于引入了交互感知点云，它显式地建模了物体和手之间的对应关系，克服了传统方法中点云质量差和缺乏接触信息的缺点。此外，结合物体中心接触图和手-臂协调信息，进一步增强了模型对操作任务的理解。

关键设计：论文中关于交互感知点云的具体构建方式、接触图的表示方法以及手-臂协调信息的融合方式等技术细节未知。策略预训练的具体网络结构和损失函数也未知。这些细节对于复现和进一步研究该方法至关重要，但论文摘要中并未提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CordViP在六个真实世界的灵巧操作任务中取得了state-of-the-art的性能，显著优于其他基线方法。具体性能数据和提升幅度未知，但摘要强调了其在不同物体、视角和场景下的卓越泛化性和鲁棒性，表明该方法具有很强的实用价值。

🎯 应用场景

CordViP在机器人灵巧操作领域具有广泛的应用前景，例如在工业自动化中，可以用于装配、抓取等精细操作任务；在医疗领域，可以辅助医生进行手术操作；在家庭服务领域，可以帮助机器人完成家务劳动。该研究的突破将推动机器人技术在各行各业的应用，提高生产效率和服务质量。

📄 摘要（原文）

Achieving human-level dexterity in robots is a key objective in the field of robotic manipulation. Recent advancements in 3D-based imitation learning have shown promising results, providing an effective pathway to achieve this goal. However, obtaining high-quality 3D representations presents two key problems: (1) the quality of point clouds captured by a single-view camera is significantly affected by factors such as camera resolution, positioning, and occlusions caused by the dexterous hand; (2) the global point clouds lack crucial contact information and spatial correspondences, which are necessary for fine-grained dexterous manipulation tasks. To eliminate these limitations, we propose CordViP, a novel framework that constructs and learns correspondences by leveraging the robust 6D pose estimation of objects and robot proprioception. Specifically, we first introduce the interaction-aware point clouds, which establish correspondences between the object and the hand. These point clouds are then used for our pre-training policy, where we also incorporate object-centric contact maps and hand-arm coordination information, effectively capturing both spatial and temporal dynamics. Our method demonstrates exceptional dexterous manipulation capabilities, achieving state-of-the-art performance in six real-world tasks, surpassing other baselines by a large margin. Experimental results also highlight the superior generalization and robustness of CordViP to different objects, viewpoints, and scenarios. Code and videos are available on https://aureleopku.github.io/CordViP.