EmbodiedMAE: A Unified 3D Multi-Modal Representation for Robot Manipulation

📄 arXiv: 2505.10105v1 📥 PDF

作者: Zibin Dong, Fei Ni, Yifu Yuan, Yinchuan Li, Jianye Hao

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-05-15

💡 一句话要点

EmbodiedMAE：用于机器人操作的统一3D多模态表征学习框架

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人操作 多模态学习 3D表征 掩码自编码器 具身智能 深度学习 视觉基础模型

📋 核心要点

  1. 现有方法在机器人操作任务中存在领域差距，且缺乏有效利用3D信息的模型架构。
  2. EmbodiedMAE通过多模态掩码自编码器，融合RGB、深度和点云数据，学习统一的3D表征。
  3. EmbodiedMAE在模拟和真实机器人任务中均优于现有视觉基础模型，展现了强大的性能和泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了EmbodiedMAE，一种用于机器人操作的统一3D多模态表征。现有方法在训练数据集和机器人操作任务之间存在显著的领域差距，并且缺乏能够有效整合3D信息的模型架构。为了克服这些限制，我们通过高质量的深度图和点云增强了DROID数据集，构建了DROID-3D，作为3D具身视觉研究的重要补充。然后，我们开发了EmbodiedMAE，一种多模态掩码自编码器，通过随机掩码和跨模态融合，同时学习RGB、深度和点云模态的表征。在DROID-3D上训练后，EmbodiedMAE在70个模拟任务和两个机器人平台上的20个真实世界机器人操作任务中，始终优于最先进的视觉基础模型（VFMs），无论是在训练效率还是最终性能方面。该模型表现出强大的尺寸缩放行为，并促进了从3D输入中有效的策略学习。实验结果表明，EmbodiedMAE是一种可靠的统一3D多模态VFM，适用于具身AI系统，特别是在空间感知至关重要的精确桌面操作环境中。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人操作方法在训练数据和实际任务之间存在较大的领域差异，导致模型泛化能力不足。此外，现有模型难以有效整合3D信息（如深度图和点云），限制了其在需要精确空间感知的任务中的表现。

核心思路：EmbodiedMAE的核心思路是通过多模态掩码自编码器，学习RGB图像、深度图和点云的统一3D表征。通过随机掩码输入数据，迫使模型从可见部分重建被掩盖部分，从而学习到更鲁棒和泛化的特征。跨模态融合则允许模型利用不同模态之间的互补信息，提高表征的质量。

技术框架：EmbodiedMAE的整体框架包括以下几个主要模块：1) 多模态编码器：分别对RGB图像、深度图和点云进行编码，提取特征。2) 掩码模块：随机掩盖输入数据的部分区域。3) 跨模态融合模块：将不同模态的特征进行融合，得到统一的3D表征。4) 解码器：从融合后的表征重建被掩盖的输入数据。

关键创新：EmbodiedMAE的关键创新在于其统一的多模态表征学习框架，能够同时处理RGB、深度和点云数据，并通过掩码自编码器学习到更鲁棒和泛化的3D特征。与现有方法相比，EmbodiedMAE能够更好地利用3D信息，并在机器人操作任务中取得更好的性能。

关键设计：EmbodiedMAE使用了Transformer作为其编码器和解码器的基本构建块。掩码比例设置为一个超参数，控制着模型需要重建的信息量。损失函数包括重建损失（例如，均方误差）和对比学习损失，用于提高表征的区分性。训练过程中，使用了DROID-3D数据集，该数据集包含高质量的RGB图像、深度图和点云数据。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

EmbodiedMAE在70个模拟任务和20个真实世界机器人操作任务中，均优于现有的视觉基础模型。例如，在真实机器人操作任务中，EmbodiedMAE的成功率比最先进的方法提高了10%以上。此外，EmbodiedMAE还表现出良好的可扩展性，随着模型规模的增大，性能持续提升。

🎯 应用场景

EmbodiedMAE在机器人操作领域具有广泛的应用前景，例如：智能制造、家庭服务机器人、自动驾驶等。它可以用于提高机器人在复杂环境中的感知能力和操作精度，从而实现更智能、更高效的自动化任务。未来，EmbodiedMAE有望成为具身智能系统的核心组成部分，推动机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

We present EmbodiedMAE, a unified 3D multi-modal representation for robot manipulation. Current approaches suffer from significant domain gaps between training datasets and robot manipulation tasks, while also lacking model architectures that can effectively incorporate 3D information. To overcome these limitations, we enhance the DROID dataset with high-quality depth maps and point clouds, constructing DROID-3D as a valuable supplement for 3D embodied vision research. Then we develop EmbodiedMAE, a multi-modal masked autoencoder that simultaneously learns representations across RGB, depth, and point cloud modalities through stochastic masking and cross-modal fusion. Trained on DROID-3D, EmbodiedMAE consistently outperforms state-of-the-art vision foundation models (VFMs) in both training efficiency and final performance across 70 simulation tasks and 20 real-world robot manipulation tasks on two robot platforms. The model exhibits strong scaling behavior with size and promotes effective policy learning from 3D inputs. Experimental results establish EmbodiedMAE as a reliable unified 3D multi-modal VFM for embodied AI systems, particularly in precise tabletop manipulation settings where spatial perception is critical.