FP3: A 3D Foundation Policy for Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2503.08950v1 📥 PDF

作者: Rujia Yang, Geng Chen, Chuan Wen, Yang Gao

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-03-11

备注: Project website: https://3d-foundation-policy.github.io

💡 一句话要点

提出FP3：用于机器人操作的3D基础策略模型，提升泛化能力。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人操作 3D感知 基础模型 扩散模型 Transformer 点云 预训练

📋 核心要点

  1. 现有机器人基础模型主要依赖2D图像，忽略了对机器人感知和理解3D世界至关重要的3D几何信息。
  2. FP3构建于扩散Transformer架构之上，通过大规模点云数据预训练，学习通用的3D操作策略。
  3. 实验表明，FP3仅需少量样本即可快速适应新任务，并在新环境中表现出卓越的泛化能力，成功率超过90%。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为FP3的大规模3D基础策略模型，专门用于机器人操作。该模型基于可扩展的扩散Transformer架构，并使用包含点云观测的6万条轨迹进行预训练。通过精心设计的模型结构和多样化的预训练数据，FP3能够高效地针对下游任务进行微调，并展现出强大的泛化能力。在真实机器人上的实验表明，仅需80个演示样本，FP3就能在新环境中以超过90%的成功率学习新任务，显著优于现有的机器人基础模型。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人基础模型主要依赖2D图像信息，缺乏对3D几何信息的有效利用，导致在复杂操作任务和未知环境下的泛化能力受限。如何构建一个能够有效利用3D信息，并具备良好泛化能力的机器人基础模型是本文要解决的问题。

核心思路：本文的核心思路是构建一个基于3D点云数据的扩散Transformer模型，并通过大规模的预训练，使模型能够学习到通用的3D操作策略。通过扩散模型，可以学习到动作的分布，从而提高策略的鲁棒性。Transformer架构则能够有效地捕捉点云数据中的长程依赖关系。

技术框架：FP3的整体框架包含以下几个主要部分：1）点云编码器：将原始点云数据编码为高维特征向量；2）扩散Transformer：基于Transformer架构的扩散模型，用于学习动作的分布；3）动作解码器：将扩散Transformer的输出解码为具体的机器人动作。模型首先通过点云编码器提取3D场景的特征，然后将特征输入到扩散Transformer中，学习动作的分布，最后通过动作解码器生成机器人动作。

关键创新：FP3的关键创新在于：1）首次提出了基于3D点云数据的机器人基础策略模型；2）采用了扩散Transformer架构，能够有效地学习动作的分布，提高策略的鲁棒性；3）通过大规模的预训练，使模型具备了良好的泛化能力。与现有方法相比，FP3能够更好地利用3D信息，并在新环境中表现出更强的泛化能力。

关键设计：FP3的关键设计包括：1）点云编码器采用PointNet++，能够有效地提取点云特征；2）扩散Transformer采用标准的Transformer架构，并进行了一些优化，例如使用相对位置编码；3）损失函数采用L2损失函数，用于衡量预测动作与真实动作之间的差异。预训练数据集包含6万条轨迹，涵盖了各种不同的操作任务和环境。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FP3在真实机器人上的表现显著优于现有的机器人基础模型。在学习新任务时，仅需80个演示样本，FP3就能在新环境中以超过90%的成功率完成任务。与基于2D图像的机器人基础模型相比，FP3在泛化能力方面有显著提升，能够更好地适应新环境和新物体。

🎯 应用场景

FP3具有广泛的应用前景，可应用于工业自动化、家庭服务机器人、医疗机器人等领域。例如，在工业自动化中，FP3可以用于机器人抓取、装配等任务；在家庭服务机器人中，FP3可以用于机器人清洁、整理等任务；在医疗机器人中，FP3可以用于机器人辅助手术等任务。FP3的出现有望推动机器人技术的进一步发展，使机器人能够更好地服务于人类。

📄 摘要（原文）

Following its success in natural language processing and computer vision, foundation models that are pre-trained on large-scale multi-task datasets have also shown great potential in robotics. However, most existing robot foundation models rely solely on 2D image observations, ignoring 3D geometric information, which is essential for robots to perceive and reason about the 3D world. In this paper, we introduce FP3, a first large-scale 3D foundation policy model for robotic manipulation. FP3 builds on a scalable diffusion transformer architecture and is pre-trained on 60k trajectories with point cloud observations. With the model design and diverse pre-training data, FP3 can be efficiently fine-tuned for downstream tasks while exhibiting strong generalization capabilities. Experiments on real robots demonstrate that with only 80 demonstrations, FP3 is able to learn a new task with over 90% success rates in novel environments with unseen objects, significantly surpassing existing robot foundation models.