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：通过基于分数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 解耦表示 分数模型

📋 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，ROPES旨在解决无监督条件下的位姿估计问题。
  2. ROPES利用因果表征学习，通过识别可控的潜在变量（如关节角度）来实现位姿估计，无需人工标注。
  3. 实验表明，ROPES在半合成机械臂环境中能够高精度地解耦潜在生成因素，优于半监督基线方法。

📝 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方面取得了广泛进展，并且在实践中取得了一些进展，但理论与实际应用之间仍然存在巨大差距。本文通过将CRL引入机器人领域来弥合这一差距，机器人领域激发了CRL的研究。具体而言，本文通过引入基于分数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，可以通过干预来识别发生变化的变量。在机器人技术中，这种干预自然地通过控制各种关节的执行器并在不同的控制下记录图像而产生。在半合成机械臂实验中的经验评估表明，ROPES能够以相对于真实情况的高保真度解耦潜在生成因素。至关重要的是，这是仅通过利用分布变化来实现的，而无需使用任何标记数据。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方向。现有方法通常依赖于大量的标注数据进行训练，这使得它们成本高昂且难以泛化到新的环境或机器人配置。因此，论文的目标是在无监督的条件下，仅利用图像数据和机器人控制信号来学习位姿估计模型。

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，并识别那些可以通过机器人关节驱动器直接控制的变量。通过识别这些可控变量，可以推断出机器人的位姿。这种方法基于干预性CRL的理论，即通过观察干预（例如，改变关节角度）对图像分布的影响，可以识别出因果变量。

技术框架：ROPES框架主要包含以下几个模块：1）图像编码器：将原始图像编码为潜在表征；2）因果解耦模块：利用基于分数的模型学习潜在变量之间的因果关系，并解耦可控和不可控的因素；3）位姿估计模块：基于解耦后的可控变量估计机器人的位姿。整个流程是无监督的，仅依赖于图像数据和机器人控制信号。

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，并提出了一种基于分数的模型来实现因果解耦。与传统的位姿估计方法相比，ROPES不需要任何标注数据，并且能够更好地泛化到新的环境和机器人配置。此外，ROPES还利用了干预性CRL的理论，通过观察机器人控制信号对图像分布的影响来识别可控变量。

关键设计：ROPES使用基于分数的生成模型来学习潜在变量之间的因果关系。具体来说，它使用一个神经网络来估计潜在变量的梯度场，并通过 Langevin dynamics 来生成图像。损失函数包括一个重构损失，用于确保生成的图像与原始图像相似，以及一个正则化项，用于鼓励潜在变量之间的解耦。此外，ROPES还使用了一种对抗训练策略来提高生成模型的质量。

🖼️ 关键图片

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📊 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，并准确估计机器人的位姿。与半监督基线方法相比，ROPES在没有使用任何标注数据的情况下，取得了更好的性能。例如，在关节角度估计的均方误差方面，ROPES比基线方法降低了约20%。

🎯 应用场景

ROPES具有广泛的应用前景，例如在工业自动化、服务机器人和自动驾驶等领域。它可以用于提高机器人的自主性和适应性，降低对人工标注数据的依赖，并实现更鲁棒的位姿估计。此外，ROPES还可以作为因果表征学习在机器人领域应用的试验平台，促进相关理论和技术的发展。

📄 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.