Robot Learning from Any Images

📄 arXiv: 2509.22970v2 📥 PDF

作者: Siheng Zhao, Jiageng Mao, Wei Chow, Zeyu Shangguan, Tianheng Shi, Rong Xue, Yuxi Zheng, Yijia Weng, Yang You, Daniel Seita, Leonidas Guibas, Sergey Zakharov, Vitor Guizilini, Yue Wang

分类: cs.RO, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-09-26 (更新: 2025-10-08)

备注: CoRL 2025 camera ready

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

RoLA：从任意图像生成交互式物理机器人环境，实现大规模机器人数据生成。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人学习 单图像重建 物理仿真 视觉混合 数据增强 机器人控制 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有机器人学习方法依赖于昂贵的硬件或耗时的数字资产创建，限制了数据规模和泛化能力。
  2. RoLA通过单张图像恢复物理场景，并结合视觉混合策略，快速生成大规模、逼真的机器人交互数据。
  3. 实验表明，RoLA可用于机器人数据增强、互联网图像学习，以及构建实物到模拟到实物的机器人系统。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一个名为RoLA的框架，该框架可以将任何真实场景图像转换为可交互的、具有物理属性的机器人环境。与以往方法不同，RoLA直接作用于单张图像，无需额外的硬件或数字资产。我们的框架通过从各种图像源（包括相机拍摄、机器人数据集和互联网图像）在几分钟内生成海量的视觉运动机器人演示，从而普及了机器人数据的生成。该方法的核心是将单视图物理场景恢复的新方法与用于逼真数据收集的高效视觉混合策略相结合。我们展示了RoLA在可扩展的机器人数据生成和增强、从互联网图像进行机器人学习以及用于机械臂和人形机器人的单图像实物到模拟到实物系统等应用中的多功能性。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人学习方法通常需要大量的真实世界数据或精细的3D环境模型，这限制了其可扩展性和泛化能力。从单张图像中学习并生成可交互的机器人环境是一个极具挑战性的问题，因为单张图像缺乏深度信息和物理属性，难以直接用于机器人控制。

核心思路：RoLA的核心思路是从单张图像中推断出场景的物理属性，并利用视觉混合技术生成逼真的交互式环境。通过将图像转换为具有物理意义的场景，RoLA使得机器人可以在模拟环境中进行学习，并最终迁移到真实世界。这种方法避免了对大量真实世界数据的依赖，降低了机器人学习的成本。

技术框架：RoLA框架主要包含两个阶段：单视图物理场景恢复和视觉混合数据生成。首先，利用深度学习模型从单张图像中估计场景的深度信息、表面法线和材质属性，从而构建一个具有物理意义的3D场景。然后，通过视觉混合技术将机器人模型融入到场景中，并模拟机器人与环境的交互过程，生成大量的视觉运动数据。

关键创新：RoLA的关键创新在于其能够从任意单张图像中生成可交互的机器人环境，而无需额外的硬件或数字资产。这种方法极大地降低了机器人数据生成的成本，并使得机器人可以从互联网等海量图像资源中进行学习。此外，RoLA还提出了一种高效的视觉混合策略，可以生成逼真的机器人交互数据。

关键设计：RoLA使用深度卷积神经网络来估计场景的深度信息、表面法线和材质属性。为了提高估计的准确性，RoLA采用了多任务学习策略，同时训练多个相关的任务。在视觉混合阶段，RoLA使用了一种基于图像的渲染技术，可以生成逼真的光照和阴影效果。此外，RoLA还设计了一种碰撞检测算法，以确保机器人与环境的交互是安全的。

📊 实验亮点

RoLA在多个机器人学习任务上取得了显著的成果。例如，在机械臂操作任务中，使用RoLA生成的数据训练的机器人控制策略，其性能优于使用传统方法生成的数据训练的策略。此外，RoLA还成功地应用于人形机器人的运动规划任务，使得人形机器人可以在复杂的环境中进行导航和操作。

🎯 应用场景

RoLA具有广泛的应用前景，包括：大规模机器人数据生成和增强，可以用于训练更鲁棒的机器人控制策略；从互联网图像中进行机器人学习，使得机器人可以从海量非结构化数据中获取知识；构建实物到模拟到实物的机器人系统，可以加速机器人算法的开发和部署。该技术有望推动机器人技术在工业自动化、家庭服务等领域的应用。

📄 摘要（原文）

We introduce RoLA, a framework that transforms any in-the-wild image into an interactive, physics-enabled robotic environment. Unlike previous methods, RoLA operates directly on a single image without requiring additional hardware or digital assets. Our framework democratizes robotic data generation by producing massive visuomotor robotic demonstrations within minutes from a wide range of image sources, including camera captures, robotic datasets, and Internet images. At its core, our approach combines a novel method for single-view physical scene recovery with an efficient visual blending strategy for photorealistic data collection. We demonstrate RoLA's versatility across applications like scalable robotic data generation and augmentation, robot learning from Internet images, and single-image real-to-sim-to-real systems for manipulators and humanoids. Video results are available at https://sihengz02.github.io/RoLA .