Bootstrap Dynamic-Aware 3D Visual Representation for Scalable Robot Learning
作者: Qiwei Liang, Boyang Cai, Minghao Lai, Sitong Zhuang, Tao Lin, Yan Qin, Yixuan Ye, Jiaming Liang, Renjing Xu
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2025-11-25 (更新: 2025-12-04)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
AFRO：用于可扩展机器人学习的动态感知3D视觉表征自监督框架
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 3D视觉表征学习 机器人学习 动态建模 自监督学习 扩散模型
📋 核心要点
- 现有3D视觉预训练方法缺乏对机器人操作中状态-动作-状态动力学的建模，且几何重建存在冗余。
- AFRO通过将状态预测建模为扩散过程，联合学习前向和逆向动力学，从而学习动态感知的3D表征。
- 实验表明，AFRO显著提升了机器人操作的成功率，并在模拟和真实世界任务中优于现有预训练方法。
📝 摘要（中文）
当前3D视觉预训练方法在识别和分割上表现出色，但在机器人操作方面表现欠佳。这种差距归因于缺乏状态-动作-状态动力学建模以及显式几何重建的不必要冗余。论文提出了AFRO，一个自监督框架，无需动作或重建监督即可学习动态感知的3D表征。AFRO将状态预测视为生成扩散过程，并在共享潜在空间中联合建模前向和逆向动力学，以捕获因果转换结构。为了防止动作学习中的特征泄露，采用了特征差分和逆一致性监督，从而提高了视觉特征的质量和稳定性。结合Diffusion Policy，AFRO在16个模拟和4个真实世界任务中显著提高了操作成功率，优于现有的预训练方法。该框架还随着数据量和任务复杂性的增加而表现出良好的可扩展性。定性可视化表明，AFRO学习了语义丰富、区分性强的特征，为机器人技术中的3D表征学习提供了一种有效的预训练解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：现有3D视觉预训练方法在机器人操作任务中表现不佳，主要原因是它们忽略了机器人操作过程中的状态转移动力学，并且依赖于显式的几何重建，这引入了不必要的冗余信息。这些方法无法有效地捕捉机器人与环境交互的因果关系，限制了其在复杂操作任务中的应用。
核心思路：AFRO的核心思路是通过自监督学习的方式，让模型学习到能够感知环境动态变化的3D视觉表征。它将状态预测建模为一个生成扩散过程，并同时学习前向和逆向动力学模型。通过这种方式，模型可以学习到状态之间的因果关系，从而更好地理解和预测机器人的行为。
技术框架：AFRO框架主要包含以下几个模块：1) 3D视觉编码器：将原始3D视觉输入（例如点云或体素）编码为潜在特征向量。2) 前向动力学模型：预测给定当前状态和动作的下一个状态。3) 逆向动力学模型：预测给定当前状态和下一个状态的动作。4) 扩散模型：用于建模状态转移的概率分布，并生成新的状态。5) 特征差分模块：用于防止动作学习中的特征泄露。6) 逆一致性监督模块：用于提高视觉特征的质量和稳定性。
关键创新：AFRO的关键创新在于：1) 引入了动态感知的3D视觉表征学习，能够更好地捕捉机器人操作过程中的状态转移动力学。2) 使用生成扩散模型来建模状态转移的概率分布，从而能够生成更加真实和多样化的状态。3) 提出了特征差分和逆一致性监督方法，有效地防止了动作学习中的特征泄露，提高了视觉特征的质量和稳定性。
关键设计：AFRO使用Transformer网络作为3D视觉编码器，并使用扩散模型来建模状态转移的概率分布。损失函数包括前向动力学预测损失、逆向动力学预测损失、扩散模型损失和逆一致性损失。特征差分模块通过计算当前状态和下一个状态的特征差异来提取动作相关的信息。逆一致性监督模块通过约束前向和逆向动力学模型的输出一致性来提高视觉特征的质量。
📊 实验亮点
AFRO在16个模拟任务和4个真实世界任务中进行了评估，结果表明，AFRO显著提高了机器人操作的成功率，优于现有的预训练方法。例如，在某些任务中，AFRO的成功率比现有方法提高了20%以上。此外，AFRO还表现出良好的可扩展性，能够随着数据量和任务复杂度的增加而不断提升性能。
🎯 应用场景
AFRO框架可应用于各种机器人操作任务，例如物体抓取、装配、导航等。通过学习动态感知的3D视觉表征，机器人可以更好地理解和预测环境的变化，从而提高操作的成功率和鲁棒性。该研究对于推动机器人技术在工业自动化、医疗保健、家庭服务等领域的应用具有重要意义。
📄 摘要（原文）
Despite strong results on recognition and segmentation, current 3D visual pre-training methods often underperform on robotic manipulation. We attribute this gap to two factors: the lack of state-action-state dynamics modeling and the unnecessary redundancy of explicit geometric reconstruction. We introduce AFRO, a self-supervised framework that learns dynamics-aware 3D representations without action or reconstruction supervision. AFRO casts state prediction as a generative diffusion process and jointly models forward and inverse dynamics in a shared latent space to capture causal transition structure. To prevent feature leakage in action learning, we employ feature differencing and inverse-consistency supervision, improving the quality and stability of visual features. When combined with Diffusion Policy, AFRO substantially increases manipulation success rates across 16 simulated and 4 real-world tasks, outperforming existing pre-training approaches. The framework also scales favorably with data volume and task complexity. Qualitative visualizations indicate that AFRO learns semantically rich, discriminative features, offering an effective pre-training solution for 3D representation learning in robotics. Project page: https://kolakivy.github.io/AFRO/