RoboTAG: End-to-end Robot Configuration Estimation via Topological Alignment Graph

📄 arXiv: 2511.07717v1 📥 PDF

作者: Yifan Liu, Fangneng Zhan, Wanhua Li, Haowen Sun, Katerina Fragkiadaki, Hanspeter Pfister

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-11-11

💡 一句话要点

RoboTAG：通过拓扑对齐图实现端到端机器人配置估计

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人位姿估计 拓扑对齐图 自监督学习 3D先验 单目视觉

📋 核心要点

  1. 现有机器人位姿估计方法依赖大量标注数据，且将3D问题降维至2D，忽略了3D先验信息，导致泛化性差。
  2. RoboTAG通过引入3D分支注入3D先验，并构建2D和3D表示的拓扑对齐图，实现跨分支一致性监督。
  3. 实验表明，RoboTAG在不同机器人类型上有效，无需标注即可利用真实图像训练，缓解了数据瓶颈。

📝 摘要（中文）

从单目RGB图像估计机器人姿态是机器人和计算机视觉领域的一项挑战。现有方法通常在2D视觉骨干网络之上构建网络，并且严重依赖于带标签的数据进行训练，而这些数据在实际场景中通常很稀缺，导致了sim-to-real的差距。此外，这些方法将基于3D的问题简化到2D领域，忽略了3D先验知识。为了解决这些问题，我们提出了机器人拓扑对齐图（RoboTAG），它结合了一个3D分支来注入3D先验，同时实现2D和3D表示的协同进化，从而减轻了对标签的依赖。具体来说，RoboTAG由一个3D分支和一个2D分支组成，其中节点表示相机和机器人系统的状态，边捕获这些变量之间的依赖关系或表示它们之间的对齐关系。然后在图中定义闭环，可以在分支上应用一致性监督。这种设计使我们能够利用野外图像作为训练数据，而无需注释。实验结果表明，我们的方法在各种机器人类型中都是有效的，突出了其减轻机器人数据瓶颈的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从单目RGB图像中准确估计机器人位姿的问题。现有方法主要依赖于2D视觉特征，忽略了3D几何信息，并且需要大量的标注数据进行训练，这在实际应用中难以满足。Sim-to-real的差距也是一个重要的挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用拓扑对齐图（Topological Alignment Graph）将2D视觉信息和3D几何信息进行融合，并利用跨分支的一致性约束进行自监督学习。通过引入3D分支，注入3D先验知识，缓解对标注数据的依赖。

技术框架：RoboTAG包含一个2D分支和一个3D分支。2D分支负责提取图像的2D特征，3D分支负责利用机器人模型生成3D表示。拓扑对齐图将2D和3D分支的特征进行关联，节点表示相机和机器人系统的状态，边表示变量之间的依赖关系或对齐关系。通过在图上定义闭环，可以施加跨分支的一致性监督。

关键创新：RoboTAG的关键创新在于：1) 引入3D分支，注入3D先验知识；2) 构建拓扑对齐图，实现2D和3D特征的融合；3) 利用跨分支的一致性约束进行自监督学习，减少对标注数据的依赖。与现有方法相比，RoboTAG能够更好地利用3D几何信息，并且具有更强的泛化能力。

关键设计：拓扑对齐图的设计是关键。节点表示相机和机器人系统的状态（例如，关节角度、相机位姿），边表示这些状态之间的依赖关系或对齐关系。闭环的设计允许在不同分支之间施加一致性约束，例如，2D分支预测的机器人关节角度应该与3D分支预测的关节角度一致。损失函数包括2D分支的重构损失、3D分支的重构损失以及跨分支的一致性损失。

📊 实验亮点

论文实验结果表明，RoboTAG在机器人位姿估计任务上取得了显著的性能提升。该方法能够在无标注数据上进行训练，并且在不同机器人类型上都表现出良好的泛化能力。与现有方法相比，RoboTAG能够更准确地估计机器人位姿，并且对光照、遮挡等因素具有更强的鲁棒性。

🎯 应用场景

RoboTAG可应用于各种机器人操作任务，例如机器人抓取、装配和导航。该方法能够利用真实世界的无标注图像进行训练，降低了数据采集和标注的成本，加速了机器人技术的部署。未来，该方法可以扩展到更复杂的机器人系统和环境，实现更智能、更自主的机器人操作。

📄 摘要（原文）

Estimating robot pose from a monocular RGB image is a challenge in robotics and computer vision. Existing methods typically build networks on top of 2D visual backbones and depend heavily on labeled data for training, which is often scarce in real-world scenarios, causing a sim-to-real gap. Moreover, these approaches reduce the 3D-based problem to 2D domain, neglecting the 3D priors. To address these, we propose Robot Topological Alignment Graph (RoboTAG), which incorporates a 3D branch to inject 3D priors while enabling co-evolution of the 2D and 3D representations, alleviating the reliance on labels. Specifically, the RoboTAG consists of a 3D branch and a 2D branch, where nodes represent the states of the camera and robot system, and edges capture the dependencies between these variables or denote alignments between them. Closed loops are then defined in the graph, on which a consistency supervision across branches can be applied. This design allows us to utilize in-the-wild images as training data without annotations. Experimental results demonstrate that our method is effective across robot types, highlighting its potential to alleviate the data bottleneck in robotics.