VERM: Leveraging Foundation Models to Create a Virtual Eye for Efficient 3D Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2512.16724v1 📥 PDF

作者: Yixiang Chen, Yan Huang, Keji He, Peiyan Li, Liang Wang

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-12-18

备注: Accepted at RA-L 2025

💡 一句话要点

VERM：利用基础模型创建虚拟视点，提升3D机器人操作效率

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人操作 虚拟视点 基础模型 3D感知 动作规划

📋 核心要点

  1. 多摄像头系统在3D机器人操作中引入冗余信息，增加计算负担，模型需耗费额外时间提取任务相关特征。
  2. VERM方法利用基础模型知识，从3D点云构建任务自适应的虚拟视点，有效过滤冗余并减轻遮挡。
  3. 实验表明，VERM在RLBench和真实场景中均超越SOTA方法，训练时间加速1.89倍，推理速度加速1.54倍。

📝 摘要（中文）

为了执行3D操作任务，机器人需要基于多个固定摄像头的感知进行动作规划。这种多摄像头设置引入了大量的冗余和不相关信息，增加了计算成本，并迫使模型花费额外的训练时间来提取关键的任务相关细节。为了过滤掉冗余信息并准确提取任务相关特征，我们提出了VERM（用于机器人操作的虚拟视点）方法，利用基础模型中的知识，从构建的3D点云中想象出一个虚拟的、任务自适应的视点，从而有效地捕获必要的信息并减轻遮挡。为了促进3D动作规划和精细操作，我们进一步设计了一个深度感知模块和一个动态的由粗到精的过程。在模拟基准RLBench和真实世界评估中进行的大量实验结果表明了我们方法的有效性，超越了先前的最先进方法，同时在训练时间上实现了1.89倍的加速，在推理速度上实现了1.54倍的加速。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D机器人操作任务依赖多摄像头系统，导致信息冗余，计算成本高昂，模型训练效率低下。关键在于如何从多视角信息中提取任务相关的有效特征，并减少遮挡带来的影响。

核心思路：利用预训练的基础模型，从多视角点云数据中推断出一个针对特定任务优化的虚拟视点。该虚拟视点能够最大程度地捕获任务相关信息，同时减少冗余和遮挡，从而提高动作规划和操作的效率。

技术框架：VERM方法主要包含以下几个阶段：1) 从多个固定摄像头获取图像，并构建3D点云；2) 利用基础模型，基于任务描述，从3D点云中生成一个虚拟视点；3) 使用深度感知模块处理虚拟视点图像，提取深度信息；4) 采用动态的由粗到精的策略进行动作规划和精细操作。

关键创新：VERM的核心创新在于利用基础模型生成任务自适应的虚拟视点。与传统方法直接使用多视角图像或融合后的点云进行操作不同，VERM通过虚拟视点实现了信息过滤和特征提取，显著提高了效率。

关键设计：深度感知模块用于提取虚拟视点图像的深度信息，辅助动作规划。动态的由粗到精策略允许模型先进行粗略的动作规划，然后逐步细化，提高操作的精度和效率。具体的损失函数和网络结构细节论文中未明确说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VERM方法在RLBench模拟环境和真实世界场景中均取得了显著的性能提升，超越了现有的最先进方法。具体而言，VERM在训练时间上实现了1.89倍的加速，在推理速度上实现了1.54倍的加速，表明其在效率方面具有显著优势。这些结果验证了VERM方法在3D机器人操作中的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要3D机器人操作的场景，例如工业自动化、物流分拣、医疗手术机器人等。通过提高机器人操作的效率和精度，可以降低生产成本，提高生产效率，并拓展机器人在复杂环境中的应用范围。未来，该技术有望与更强大的基础模型结合，实现更智能、更灵活的机器人操作。

📄 摘要（原文）

When performing 3D manipulation tasks, robots have to execute action planning based on perceptions from multiple fixed cameras. The multi-camera setup introduces substantial redundancy and irrelevant information, which increases computational costs and forces the model to spend extra training time extracting crucial task-relevant details. To filter out redundant information and accurately extract task-relevant features, we propose the VERM (Virtual Eye for Robotic Manipulation) method, leveraging the knowledge in foundation models to imagine a virtual task-adaptive view from the constructed 3D point cloud, which efficiently captures necessary information and mitigates occlusion. To facilitate 3D action planning and fine-grained manipulation, we further design a depth-aware module and a dynamic coarse-to-fine procedure. Extensive experimental results on both simulation benchmark RLBench and real-world evaluations demonstrate the effectiveness of our method, surpassing previous state-of-the-art methods while achieving 1.89x speedup in training time and 1.54x speedup in inference speed. More results can be found on our project website at https://verm-ral.github.io .