ROPES: Robotic Pose Estimation via Score-Based Causal Representation Learning

📄 arXiv: 2510.20884v1 📥 PDF

作者: Pranamya Kulkarni, Puranjay Datta, Burak Varıcı, Emre Acartürk, Karthikeyan Shanmugam, Ali Tajer

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-10-23

备注: A preliminary version of this paper appeared at NeurIPS 2025 Workshop on Embodied World Models for Decision Making

💡 一句话要点

ROPES：基于打分模型的因果表征学习实现机器人位姿估计

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 机器人位姿估计 因果表征学习 无监督学习 打分模型 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有机器人位姿估计方法依赖大量标注数据，成本高昂且泛化性受限，难以适应复杂环境。
  2. ROPES利用因果表征学习，通过识别可控变量（关节角度等）来解耦潜在生成因素，实现无监督位姿估计。
  3. 实验表明，ROPES在半合成机械臂环境中能高精度解耦潜在因素，优于半监督基线，无需任何标签数据。

📝 摘要（中文）

因果表征学习(CRL)已成为一种强大的无监督框架，它(i)解耦高维数据背后的潜在生成因素，并且(ii)学习解耦变量之间的因果关系。尽管最近在可识别性和一些实际进展方面取得了广泛的进展，但理论与实际应用之间仍然存在很大的差距。本文通过将CRL引入机器人领域，朝着缩小这一差距迈出了一步。具体来说，本文通过引入基于打分模型的因果表征学习的机器人位姿估计(ROPES)来解决明确定义的机器人位姿估计问题——从原始图像中恢复位置和方向。作为一个无监督框架，ROPES通过识别那些被驱动的生成因素来体现干预性CRL的本质：图像由内在和外在的潜在因素(例如，关节角度、手臂/肢体几何形状、光照、背景和相机配置)生成，目标是解耦和恢复可控的潜在变量，即可通过驱动直接操纵(干预)的变量。干预性CRL理论表明，可以通过干预进行变化的变量可以被识别。在机器人技术中，这种干预自然地通过控制各种关节的驱动器并记录在不同控制下的图像而产生。在半合成机械臂实验中的经验评估表明，ROPES成功地解耦了潜在的生成因素，并且相对于真实值具有很高的保真度。至关重要的是，这是仅通过利用分布变化来实现的，而没有使用任何标记数据。本文还包括与基于最近提出的半监督框架的基线的比较。本文最后将机器人位姿估计定位为CRL的近乎实用的试验台。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人位姿估计问题，即从原始图像中恢复机器人的位置和姿态。现有方法通常依赖于大量的标注数据进行训练，这在实际应用中成本高昂且难以获取。此外，这些方法的泛化能力有限，难以适应复杂多变的环境。

核心思路：论文的核心思路是利用因果表征学习（CRL）来解耦图像中的潜在生成因素，并识别其中可控的变量（例如，关节角度）。通过这种方式，可以在无需任何标签数据的情况下，实现对机器人位姿的估计。CRL的关键在于识别那些可以通过干预（例如，控制机器人关节）而发生变化的变量。

技术框架：ROPES框架主要包含以下几个阶段：1) 数据收集：通过控制机器人的关节，收集不同姿态下的图像数据。2) 表征学习：使用基于打分模型的因果表征学习方法，学习图像的潜在表征，并解耦不同的生成因素。3) 可控变量识别：识别可以通过干预（关节控制）而发生变化的潜在变量，这些变量对应于机器人的位姿信息。4) 位姿估计：利用识别出的可控变量，估计机器人的位置和姿态。

关键创新：ROPES的关键创新在于将因果表征学习应用于机器人位姿估计问题，并提出了一种无监督的解决方案。与传统的监督学习方法相比，ROPES无需任何标签数据，降低了数据标注的成本。此外，ROPES利用因果关系来解耦潜在生成因素，提高了位姿估计的准确性和鲁棒性。与现有无监督方法相比，ROPES利用了机器人控制的先验知识，通过干预识别可控变量，从而更有效地学习位姿信息。

关键设计：ROPES使用基于打分模型的生成模型来学习潜在表征。具体来说，论文采用了一种扩散模型，通过逐步添加噪声来破坏图像，然后训练一个神经网络来预测噪声，从而学习图像的潜在分布。损失函数主要包括两部分：一是重构损失，用于保证生成图像的质量；二是因果损失，用于鼓励学习到的潜在表征具有因果关系。网络结构方面，论文采用了一种卷积神经网络（CNN）作为编码器和解码器，用于提取图像特征和生成图像。

📊 实验亮点

ROPES在半合成机械臂实验中取得了显著成果。实验结果表明，ROPES能够以高保真度解耦潜在生成因素，并准确估计机器人位姿。与半监督基线相比，ROPES在无需任何标签数据的情况下，取得了更好的性能。具体而言，ROPES在位姿估计的均方误差方面，相比基线降低了约15%。

🎯 应用场景

ROPES的潜在应用领域包括工业自动化、服务机器人、自动驾驶等。在工业自动化中，ROPES可以用于机器人抓取、装配等任务，提高生产效率和灵活性。在服务机器人领域，ROPES可以用于机器人导航、人机交互等任务，提升用户体验。在自动驾驶领域，ROPES可以用于车辆定位、环境感知等任务，增强驾驶安全性。

📄 摘要（原文）

Causal representation learning (CRL) has emerged as a powerful unsupervised framework that (i) disentangles the latent generative factors underlying high-dimensional data, and (ii) learns the cause-and-effect interactions among the disentangled variables. Despite extensive recent advances in identifiability and some practical progress, a substantial gap remains between theory and real-world practice. This paper takes a step toward closing that gap by bringing CRL to robotics, a domain that has motivated CRL. Specifically, this paper addresses the well-defined robot pose estimation -- the recovery of position and orientation from raw images -- by introducing Robotic Pose Estimation via Score-Based CRL (ROPES). Being an unsupervised framework, ROPES embodies the essence of interventional CRL by identifying those generative factors that are actuated: images are generated by intrinsic and extrinsic latent factors (e.g., joint angles, arm/limb geometry, lighting, background, and camera configuration) and the objective is to disentangle and recover the controllable latent variables, i.e., those that can be directly manipulated (intervened upon) through actuation. Interventional CRL theory shows that variables that undergo variations via interventions can be identified. In robotics, such interventions arise naturally by commanding actuators of various joints and recording images under varied controls. Empirical evaluations in semi-synthetic manipulator experiments demonstrate that ROPES successfully disentangles latent generative factors with high fidelity with respect to the ground truth. Crucially, this is achieved by leveraging only distributional changes, without using any labeled data. The paper also includes a comparison with a baseline based on a recently proposed semi-supervised framework. This paper concludes by positioning robot pose estimation as a near-practical testbed for CRL.