GOPLA: Generalizable Object Placement Learning via Synthetic Augmentation of Human Arrangement
作者: Yao Zhong, Hanzhi Chen, Simon Schaefer, Anran Zhang, Stefan Leutenegger
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2025-10-16 (更新: 2025-10-25)
💡 一句话要点
GOPLA：通过合成增强人类布置数据，学习可泛化的物体放置
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 物体放置 机器人 多模态学习 扩散模型 合成数据增强 大语言模型 可供性 几何推理
📋 核心要点
- 现有物体放置方法难以同时兼顾语义偏好（物体关系）和几何可行性（避碰）。
- GOPLA利用多模态大语言模型理解人类指令，并结合扩散模型生成符合语义和几何约束的物体放置方案。
- 通过合成数据增强，GOPLA在真实机器人场景中显著提升了物体放置的成功率，超越现有方法。
📝 摘要（中文）
本文提出GOPLA，一个分层框架，通过增强的人类演示数据学习可泛化的物体放置。该框架利用多模态大型语言模型将人类指令和视觉输入转化为结构化的规划，该规划指定了成对的物体关系。然后，空间映射器将这些规划转化为具有几何常识的3D可供性图。基于扩散的规划器生成放置姿态，该姿态由测试时的代价引导，同时考虑多规划分布和避碰。为了克服数据稀缺问题，本文引入了一个可扩展的流程，将人类放置演示扩展为多样化的合成训练数据。大量实验表明，在定位精度和物理合理性方面，该方法比第二名提高了30.04个百分点，证明了其在各种真实机器人放置场景中的强大泛化能力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人辅助人类进行日常家居整理中的物体放置问题。现有方法通常难以同时处理好语义偏好（例如，物体之间的常识关系）和几何可行性（例如，避免碰撞），导致放置效果不理想，泛化能力不足。数据稀缺也是一个重要挑战，真实世界的人工标注成本高昂。
核心思路：论文的核心思路是利用多模态大语言模型理解人类的放置意图，将其转化为结构化的规划，并结合扩散模型生成符合语义和几何约束的物体放置方案。通过合成数据增强，可以有效扩充训练数据，提高模型的泛化能力。
技术框架：GOPLA框架包含三个主要模块：1) 多模态大语言模型：将人类指令和视觉输入转化为结构化的规划，该规划指定了成对的物体关系。2) 空间映射器：将规划转化为具有几何常识的3D可供性图。3) 基于扩散的规划器：生成放置姿态，该姿态由测试时的代价引导，同时考虑多规划分布和避碰。此外，还有一个数据增强pipeline，用于生成合成训练数据。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一种结合多模态大语言模型和扩散模型的物体放置框架，能够同时考虑语义和几何约束。2) 引入了一种可扩展的合成数据增强pipeline，有效解决了数据稀缺问题。3) 将人类指令融入物体放置过程，使机器人能够更好地理解人类的意图。
关键设计：论文中，多模态大语言模型负责解析人类指令，输出物体间的关系图。空间映射器将关系图转化为3D空间中的可供性信息，指导扩散模型的采样过程。扩散模型通过最小化能量函数来生成最终的物体姿态，能量函数包含语义一致性项和几何可行性项。数据增强pipeline通过随机改变场景布局、物体种类和人类指令来生成多样化的训练数据。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，GOPLA在物体放置任务中取得了显著的性能提升，相比于第二名方法，在定位精度和物理合理性方面提高了30.04个百分点。这证明了GOPLA在各种真实机器人放置场景中具有强大的泛化能力和实用价值。
🎯 应用场景
GOPLA技术可应用于家庭服务机器人、智能仓储、自动化装配等领域。它可以帮助机器人更好地理解人类的意图，并完成复杂的物体放置任务，提高工作效率和用户体验。未来，该技术有望应用于更广泛的机器人应用场景，例如医疗辅助、灾难救援等。
📄 摘要（原文）
Robots are expected to serve as intelligent assistants, helping humans with everyday household organization. A central challenge in this setting is the task of object placement, which requires reasoning about both semantic preferences (e.g., common-sense object relations) and geometric feasibility (e.g., collision avoidance). We present GOPLA, a hierarchical framework that learns generalizable object placement from augmented human demonstrations. A multi-modal large language model translates human instructions and visual inputs into structured plans that specify pairwise object relationships. These plans are then converted into 3D affordance maps with geometric common sense by a spatial mapper, while a diffusion-based planner generates placement poses guided by test-time costs, considering multi-plan distributions and collision avoidance. To overcome data scarcity, we introduce a scalable pipeline that expands human placement demonstrations into diverse synthetic training data. Extensive experiments show that our approach improves placement success rates by 30.04 percentage points over the runner-up, evaluated on positioning accuracy and physical plausibility, demonstrating strong generalization across a wide range of real-world robotic placement scenarios.