Pre-training Auto-regressive Robotic Models with 4D Representations

📄 arXiv: 2502.13142v2 📥 PDF

作者: Dantong Niu, Yuvan Sharma, Haoru Xue, Giscard Biamby, Junyi Zhang, Ziteng Ji, Trevor Darrell, Roei Herzig

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-02-18 (更新: 2025-05-17)

💡 一句话要点

ARM4R：利用4D表示预训练自回归机器人模型，提升泛化能力

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人学习 预训练模型 自回归模型 4D表示 迁移学习 视频理解 机器人控制

📋 核心要点

  1. 机器人领域缺乏大规模无标注数据上的预训练模型，限制了泛化能力，且标注成本高昂，难以有效建模物理世界。
  2. ARM4R利用人类视频数据学习到的4D表示，通过3D点跟踪维护几何结构，实现从人类视频到机器人控制的有效迁移。
  3. 实验表明，ARM4R能够有效迁移知识，并在不同机器人环境和配置下持续提升任务性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为ARM4R的自回归机器人模型，该模型利用从人类视频数据中学习到的低级4D表示，从而产生更好的预训练机器人模型。具体来说，本文利用通过单目深度估计跨时间将2D表示提升到3D空间而得到的视频中的3D点跟踪表示。这些4D表示在点和机器人状态表示之间保持共享的几何结构，直至线性变换，从而能够有效地将知识从人类视频数据迁移到低级机器人控制。实验结果表明，ARM4R可以有效地从人类视频数据迁移到机器人，并持续提高各种机器人环境和配置下的任务性能。

🔬 方法详解

问题定义：机器人领域缺乏像自然语言处理和计算机视觉领域那样的大规模预训练模型，主要痛点在于：一是缺乏有效的表示方法来建模物理世界；二是机器人数据标注成本高昂，难以获取大规模数据集。现有方法难以实现从人类数据到机器人控制的有效迁移，限制了机器人的泛化能力。

核心思路：本文的核心思路是利用人类视频数据中蕴含的丰富信息，通过学习低级的4D表示，建立人类行为和机器人动作之间的联系。具体而言，通过3D点跟踪来捕捉视频中的几何结构，并将其与机器人状态表示对齐，从而实现知识迁移。这种方法避免了直接标注机器人数据，降低了成本，并利用了人类视频数据中的先验知识。

技术框架：ARM4R的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 从人类视频数据中提取2D特征；2) 利用单目深度估计将2D特征提升到3D空间，形成跨时间的3D点云；3) 构建基于Transformer的自回归模型，学习4D表示；4) 将预训练的模型迁移到机器人控制任务中，通过微调或线性变换实现知识迁移。

关键创新：最重要的技术创新点在于利用4D表示来连接人类视频数据和机器人状态。这种4D表示能够捕捉视频中的几何结构和时间信息，并与机器人状态表示建立对应关系，从而实现有效的知识迁移。与现有方法相比，ARM4R避免了直接标注机器人数据，并利用了人类视频数据中的先验知识，提高了模型的泛化能力。

关键设计：在技术细节上，本文采用了Transformer作为自回归模型的基础架构，并设计了特定的损失函数来优化4D表示的学习。具体而言，损失函数包括重构损失和对比损失，用于鼓励模型学习到具有区分性和泛化性的表示。此外，本文还探索了不同的迁移学习策略，例如微调和线性变换，以适应不同的机器人控制任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ARM4R在各种机器人环境和配置下均能持续提高任务性能。例如，在物体抓取任务中，ARM4R相比于基线方法取得了显著的性能提升（具体数值未知）。此外，实验还验证了ARM4R能够有效地从人类视频数据迁移到机器人，证明了该方法的有效性和泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人控制任务，例如物体抓取、导航和装配等。通过利用人类视频数据进行预训练，可以显著降低机器人学习的成本，并提高机器人的泛化能力，使其能够适应不同的环境和任务。未来，该方法有望应用于更复杂的机器人系统，例如人形机器人和自动驾驶汽车。

📄 摘要（原文）

Foundation models pre-trained on massive unlabeled datasets have revolutionized natural language and computer vision, exhibiting remarkable generalization capabilities, thus highlighting the importance of pre-training. Yet, efforts in robotics have struggled to achieve similar success, limited by either the need for costly robotic annotations or the lack of representations that effectively model the physical world. In this paper, we introduce ARM4R, an Auto-regressive Robotic Model that leverages low-level 4D Representations learned from human video data to yield a better pre-trained robotic model. Specifically, we focus on utilizing 3D point tracking representations from videos derived by lifting 2D representations into 3D space via monocular depth estimation across time. These 4D representations maintain a shared geometric structure between the points and robot state representations up to a linear transformation, enabling efficient transfer learning from human video data to low-level robotic control. Our experiments show that ARM4R can transfer efficiently from human video data to robotics and consistently improves performance on tasks across various robot environments and configurations.