Manipulation as in Simulation: Enabling Accurate Geometry Perception in Robots
作者: Minghuan Liu, Zhengbang Zhu, Xiaoshen Han, Peng Hu, Haotong Lin, Xinyao Li, Jingxiao Chen, Jiafeng Xu, Yichu Yang, Yunfeng Lin, Xinghang Li, Yong Yu, Weinan Zhang, Tao Kong, Bingyi Kang
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV
发布日期: 2025-09-02
备注: 32 pages, 18 figures, project page: https://manipulation-as-in-simulation.github.io/
💡 一句话要点
提出相机深度模型(CDM)，提升机器人操作中深度感知的准确性，实现模拟到真实的迁移。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 机器人操作 深度感知 模拟到真实 相机深度模型 神经数据引擎
📋 核心要点
- 现有机器人操作依赖2D视觉，泛化性差；深度相机虽可提供3D信息，但精度不足且易受噪声干扰。
- 提出相机深度模型(CDM)，通过模拟相机噪声生成高质量数据，训练模型提升深度预测精度。
- 实验表明，CDM能有效弥合模拟到真实的差距，使策略在真实机器人上完成复杂操作任务。
📝 摘要（中文）
现代机器人操作主要依赖于2D彩色图像进行技能学习，但泛化能力较差。人类更多地依赖距离、大小和形状等物理属性与物体交互。虽然深度相机可以提供3D几何信息，但其精度有限且易受噪声影响。本文提出了相机深度模型(CDM)，作为深度相机的简单插件，以RGB图像和原始深度信号为输入，输出去噪的、精确的度量深度。通过模拟深度相机的噪声模式，开发了一个神经数据引擎，生成高质量的配对数据。结果表明，CDM在深度预测方面达到了接近模拟水平的精度，有效弥合了模拟到真实的差距。实验首次证明，在原始模拟深度数据上训练的策略，无需添加噪声或进行真实世界微调，即可无缝泛化到真实机器人上，完成涉及铰接、反射和细长物体的长时程任务，且性能几乎没有下降。这项研究有望促进未来利用模拟数据和3D信息进行机器人策略的研究。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人操作主要依赖2D视觉信息，缺乏对3D几何信息的有效利用，导致泛化能力不足。深度相机虽然可以提供3D信息，但其精度有限，且容易受到各种噪声的干扰，直接应用于机器人操作效果不佳。因此，需要一种方法来提高深度相机的精度和鲁棒性，从而使机器人能够更好地利用3D信息进行操作。
核心思路：论文的核心思路是利用模拟数据来训练一个深度相机模型(CDM)，该模型能够将真实深度相机采集到的带有噪声的深度信息转换为精确的深度信息。通过模拟真实深度相机的噪声模式，可以生成大量高质量的训练数据，从而训练出一个鲁棒的深度相机模型。该模型可以作为深度相机的插件，直接应用于真实机器人系统中，提高深度感知的准确性。
技术框架：整体框架包括两个主要部分：数据生成和模型训练。首先，利用神经数据引擎，通过模拟深度相机的噪声模式，生成大量的配对数据，包括RGB图像和对应的真实深度图。然后，利用这些数据训练一个深度相机模型(CDM)，该模型以RGB图像和原始深度信号作为输入，输出去噪的、精确的度量深度。训练好的CDM可以直接部署在真实机器人系统中使用。
关键创新：最重要的技术创新点是提出了相机深度模型(CDM)以及相应的神经数据引擎，能够有效地模拟深度相机的噪声模式，生成高质量的训练数据。与以往方法相比，该方法不需要手动添加噪声或进行真实世界微调，即可实现模拟到真实的无缝迁移。此外，该方法首次证明了在原始模拟深度数据上训练的策略可以直接应用于真实机器人，完成复杂的长时程任务。
关键设计：神经数据引擎通过建模深度相机的各种噪声模式（例如高斯噪声、椒盐噪声等）来生成模拟数据。CDM的具体网络结构未知，但其输入包括RGB图像和原始深度信号，输出为去噪后的精确深度图。损失函数可能包括深度预测的均方误差等。论文中没有明确提及具体的参数设置和网络结构细节。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的相机深度模型(CDM)在深度预测方面达到了接近模拟水平的精度，有效弥合了模拟到真实的差距。在两个具有挑战性的长时程任务中，使用CDM的机器人策略能够无缝泛化到真实世界，且性能几乎没有下降。这表明该方法具有很强的鲁棒性和泛化能力，能够有效地提高机器人的操作性能。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于机器人操作领域，例如工业自动化、家庭服务机器人、医疗机器人等。通过提高机器人对3D环境的感知能力，可以使其更好地完成各种复杂的操作任务，例如物体抓取、装配、导航等。此外，该方法还可以应用于其他需要精确深度信息的领域，例如增强现实、虚拟现实等。
📄 摘要（原文）
Modern robotic manipulation primarily relies on visual observations in a 2D color space for skill learning but suffers from poor generalization. In contrast, humans, living in a 3D world, depend more on physical properties-such as distance, size, and shape-than on texture when interacting with objects. Since such 3D geometric information can be acquired from widely available depth cameras, it appears feasible to endow robots with similar perceptual capabilities. Our pilot study found that using depth cameras for manipulation is challenging, primarily due to their limited accuracy and susceptibility to various types of noise. In this work, we propose Camera Depth Models (CDMs) as a simple plugin on daily-use depth cameras, which take RGB images and raw depth signals as input and output denoised, accurate metric depth. To achieve this, we develop a neural data engine that generates high-quality paired data from simulation by modeling a depth camera's noise pattern. Our results show that CDMs achieve nearly simulation-level accuracy in depth prediction, effectively bridging the sim-to-real gap for manipulation tasks. Notably, our experiments demonstrate, for the first time, that a policy trained on raw simulated depth, without the need for adding noise or real-world fine-tuning, generalizes seamlessly to real-world robots on two challenging long-horizon tasks involving articulated, reflective, and slender objects, with little to no performance degradation. We hope our findings will inspire future research in utilizing simulation data and 3D information in general robot policies.