ParticleFormer: A 3D Point Cloud World Model for Multi-Object, Multi-Material Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2506.23126v4 📥 PDF

作者: Suning Huang, Qianzhong Chen, Xiaohan Zhang, Jiankai Sun, Mac Schwager

分类: cs.RO

发布日期: 2025-06-29 (更新: 2025-08-25)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出ParticleFormer以解决多物体多材料机器人操作中的动态建模问题

🎯 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: 3D动态建模 机器人操作 多物体交互 点云处理 Transformer模型

📋 核心要点

  1. 现有3D世界模型主要局限于单一材料的动态，且需要耗时的场景重建，限制了其在多物体操作中的应用。
  2. 本文提出ParticleFormer，通过混合点云重建损失，直接从真实感知数据中学习多材料、多物体的动态特征，简化了训练过程。
  3. 实验结果表明，ParticleFormer在动态预测和下游操作任务中均表现优异，超越了现有的主要基线，具有较高的实用价值。

📝 摘要（中文）

3D世界模型（即基于学习的3D动态模型）为可推广的机器人操作提供了有前景的方法，通过捕捉环境演变的基本物理特性。然而，现有的3D世界模型主要限于单一材料的动态，且通常需要耗时的3D场景重建以获取训练所需的3D粒子轨迹。本文提出了ParticleFormer，这是一种基于Transformer的点云世界模型，采用混合点云重建损失进行训练，监督多材料、多物体机器人交互中的全局和局部动态特征。ParticleFormer能够捕捉刚性、可变形和柔性材料之间的细粒度多物体交互，直接从真实世界的机器人感知数据中进行训练，而无需复杂的场景重建。我们在六个仿真和三个真实世界实验中验证了该方法，结果显示其在动态预测准确性和下游视觉运动任务的回滚误差方面均优于领先基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有3D世界模型在多物体多材料动态建模中的局限性，尤其是对单一材料的依赖和对复杂场景重建的需求。

核心思路：ParticleFormer通过引入基于Transformer的点云模型，利用混合点云重建损失，直接从真实的机器人感知数据中学习多物体交互的动态特征，避免了复杂的重建过程。

技术框架：该模型的整体架构包括数据输入模块、点云特征提取模块、动态预测模块和损失计算模块。通过这些模块，模型能够有效捕捉和预测多材料、多物体的动态行为。

关键创新：ParticleFormer的核心创新在于其能够处理多材料和多物体的复杂交互，且不依赖于传统的3D场景重建方法，这使得其在动态建模上具有更高的灵活性和准确性。

关键设计：模型采用混合点云重建损失，结合全局和局部动态特征的监督，确保了模型在训练过程中的有效性。此外，网络结构设计上使用了Transformer架构，以增强对复杂交互的建模能力。

📊 实验亮点

在六个仿真和三个真实世界实验中，ParticleFormer在动态预测准确性上超越了主要基线，回滚误差显著降低，展示了其在视觉运动任务中的优越性能，具体提升幅度未知。

🎯 应用场景

ParticleFormer在机器人操作、自动化制造和智能家居等领域具有广泛的应用潜力。通过准确建模多物体和多材料的动态交互，该模型能够提升机器人在复杂环境中的操作能力，推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

3D world models (i.e., learning-based 3D dynamics models) offer a promising approach to generalizable robotic manipulation by capturing the underlying physics of environment evolution conditioned on robot actions. However, existing 3D world models are primarily limited to single-material dynamics using a particle-based Graph Neural Network model, and often require time-consuming 3D scene reconstruction to obtain 3D particle tracks for training. In this work, we present ParticleFormer, a Transformer-based point cloud world model trained with a hybrid point cloud reconstruction loss, supervising both global and local dynamics features in multi-material, multi-object robot interactions. ParticleFormer captures fine-grained multi-object interactions between rigid, deformable, and flexible materials, trained directly from real-world robot perception data without an elaborate scene reconstruction. We demonstrate the model's effectiveness both in 3D scene forecasting tasks, and in downstream manipulation tasks using a Model Predictive Control (MPC) policy. In addition, we extend existing dynamics learning benchmarks to include diverse multi-material, multi-object interaction scenarios. We validate our method on six simulation and three real-world experiments, where it consistently outperforms leading baselines by achieving superior dynamics prediction accuracy and less rollout error in downstream visuomotor tasks. Experimental videos are available at https://suninghuang19.github.io/particleformer_page/.