mindmap: Spatial Memory in Deep Feature Maps for 3D Action Policies

📄 arXiv: 2509.20297v3 📥 PDF

作者: Remo Steiner, Alexander Millane, David Tingdahl, Clemens Volk, Vikram Ramasamy, Xinjie Yao, Peter Du, Soha Pouya, Shiwei Sheng

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-24 (更新: 2025-10-07)

备注: Accepted to CoRL 2025 Workshop RemembeRL

💡 一句话要点

提出Mindmap，利用深度特征图中的空间记忆实现3D动作策略，解决机器人操作中视野外物体交互问题。

🎯 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)

关键词: 机器人操作 空间记忆 深度强化学习 3D重建 扩散模型

📋 核心要点

  1. 现有机器人控制策略在处理需要记忆场景空间信息的任务时存在不足，尤其当目标物体不在视野内时。
  2. Mindmap通过构建环境的语义3D重建，并在深度特征图中存储空间记忆，从而生成更有效的机器人轨迹。
  3. 仿真实验表明，Mindmap在需要空间记忆的任务中优于没有记忆机制的现有方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Mindmap（深度特征图中的空间记忆用于3D动作策略）的方法，这是一种基于环境语义3D重建生成机器人轨迹的3D扩散策略。针对机器人操作中常见的目标物体需要移入和移出机器人视野的情况，空间记忆能力至关重要。然而，将这种机制构建到机器人学习系统中仍然是一个开放的研究问题。通过仿真实验表明，该方法能够有效解决那些没有记忆机制的现有方法难以处理的任务。同时，作者开源了重建系统、训练代码和评估任务，以促进该方向的研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作任务中，由于物体进出视野导致传统方法难以记忆和利用场景空间信息的问题。现有方法在处理此类任务时，缺乏有效的空间记忆机制，导致性能下降甚至失效。

核心思路：论文的核心思路是利用深度特征图来存储和维护场景的空间记忆。通过对环境进行语义3D重建，并将重建信息编码到深度特征图中，机器人可以记住视野外的物体及其空间关系，从而更好地规划动作。

技术框架：Mindmap的整体框架包含以下几个主要模块：1) 环境感知模块：负责从传感器数据中重建环境的语义3D模型。2) 空间记忆模块：将3D模型编码到深度特征图中，形成空间记忆。3) 动作策略模块：基于空间记忆和当前状态，生成机器人轨迹。该模块采用3D扩散策略，能够生成平滑且符合任务要求的动作。

关键创新：Mindmap的关键创新在于将空间记忆的概念引入到深度强化学习中，并提出了一种有效的深度特征图编码方法。与传统的基于RNN或Transformer的记忆方法相比，Mindmap能够更有效地存储和利用3D空间信息，从而提高机器人的操作性能。

关键设计：在环境感知模块，可以使用现有的SLAM或SfM算法进行3D重建。空间记忆模块的关键在于如何将3D信息编码到深度特征图中，论文可能采用了某种特定的编码方式，例如体素化或点云特征提取。动作策略模块采用3D扩散模型，需要设计合适的扩散过程和噪声模型。损失函数的设计需要考虑任务目标和空间记忆的准确性。

📊 实验亮点

论文通过仿真实验验证了Mindmap的有效性。实验结果表明，在需要空间记忆的任务中，Mindmap显著优于没有记忆机制的现有方法。具体的性能数据（例如成功率、完成时间等）和对比基线需要在论文中查找。实验结果证明了空间记忆对于机器人操作的重要性，并为未来的研究提供了新的方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要机器人与环境进行复杂交互的场景，例如家庭服务机器人、工业自动化、仓储物流等。通过赋予机器人空间记忆能力，可以使其更好地理解和操作周围环境，完成更复杂的任务，例如整理物品、组装零件、搬运货物等。未来，该技术有望进一步提升机器人的智能化水平，使其能够更好地服务于人类。

📄 摘要（原文）

End-to-end learning of robot control policies, structured as neural networks, has emerged as a promising approach to robotic manipulation. To complete many common tasks, relevant objects are required to pass in and out of a robot's field of view. In these settings, spatial memory - the ability to remember the spatial composition of the scene - is an important competency. However, building such mechanisms into robot learning systems remains an open research problem. We introduce mindmap (Spatial Memory in Deep Feature Maps for 3D Action Policies), a 3D diffusion policy that generates robot trajectories based on a semantic 3D reconstruction of the environment. We show in simulation experiments that our approach is effective at solving tasks where state-of-the-art approaches without memory mechanisms struggle. We release our reconstruction system, training code, and evaluation tasks to spur research in this direction.