A Flexible Field-Based Policy Learning Framework for Diverse Robotic Systems and Sensors
作者: Jose Gustavo Buenaventura Carreon, Floris Erich, Roman Mykhailyshyn, Tomohiro Motoda, Ryo Hanai, Yukiyasu Domae
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-22
备注: 6 pages, 7 figures, conference: SII 2026. Cancun, Mexico
💡 一句话要点
提出基于场信息的柔性策略学习框架，实现跨机器人和传感器的操作技能泛化
🎯 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: 机器人学习 视觉运动学习 扩散策略 3D语义场景表示 跨机器人泛化
📋 核心要点
- 现有机器人视觉运动学习方法难以在不同机器人平台和传感器配置之间进行泛化，限制了其在实际场景中的应用。
- 该论文提出了一种基于场信息的柔性策略学习框架，利用3D语义场景表示和扩散策略控制，实现跨平台和传感器的技能迁移。
- 实验结果表明，该框架在抓取和抬起积木的任务中，仅需少量演示即可达到较高的成功率，验证了其泛化能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种跨机器人视觉运动学习框架，该框架集成了基于扩散策略的控制方法和来自D3Fields的3D语义场景表示，从而实现操作任务中的类别级别泛化。其模块化设计支持多种机器人相机配置，包括配备Microsoft Azure Kinect阵列的UR5机械臂和配备Intel RealSense传感器的双臂机械手，通过低延迟控制堆栈和直观的遥操作实现。统一的配置层能够在不同设置之间无缝切换，从而灵活地进行数据收集、训练和评估。在抓取和抬起积木的任务中，该框架在仅100次演示后就实现了80%的成功率，证明了平台和传感模式之间强大的技能迁移能力。该设计为跨机器人泛化中的可扩展现实世界研究铺平了道路。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人视觉运动学习方法通常针对特定机器人平台和传感器配置进行优化，难以在不同系统之间进行泛化。这限制了它们在需要灵活部署和适应不同环境的实际应用中的潜力。痛点在于缺乏一种通用的表示和控制框架，能够有效地处理来自不同传感器的信息，并在不同机器人平台上执行任务。
核心思路：该论文的核心思路是将3D语义场景表示（D3Fields）与基于扩散策略的控制方法相结合。D3Fields提供了一种统一的场景表示，能够处理来自不同传感器的信息，而扩散策略则能够学习复杂的运动策略，并实现对不同机器人平台的控制。通过这种结合，该框架能够实现跨平台和传感器的技能迁移。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 3D语义场景表示模块（D3Fields），用于将来自不同传感器的信息转换为统一的3D场景表示；2) 扩散策略学习模块，用于学习基于场景表示的运动策略；3) 低延迟控制堆栈，用于将学习到的策略转换为机器人控制指令；4) 统一配置层，用于实现不同机器人平台和传感器配置之间的无缝切换。整体流程是：首先，通过遥操作收集数据，并使用D3Fields构建场景表示；然后，使用扩散策略学习模块训练运动策略；最后，通过低延迟控制堆栈将策略部署到机器人上。
关键创新：该论文最重要的技术创新点在于将D3Fields与扩散策略学习相结合，从而实现跨平台和传感器的技能迁移。D3Fields提供了一种通用的场景表示，使得框架能够处理来自不同传感器的信息，而扩散策略则能够学习复杂的运动策略，并实现对不同机器人平台的控制。这种结合使得该框架能够有效地解决现有方法难以泛化的问题。
关键设计：论文中D3Fields的具体实现细节未知，扩散策略学习模块可能采用了某种特定的网络结构和损失函数，以提高学习效率和泛化能力。低延迟控制堆栈的设计也至关重要，需要保证控制指令的实时性和准确性。统一配置层的具体实现方式也未知，但需要能够灵活地配置不同机器人平台和传感器。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该框架在抓取和抬起积木的任务中取得了显著的成果，在仅100次演示后就实现了80%的成功率。这表明该框架具有强大的技能迁移能力，能够有效地将学习到的策略应用到不同的机器人平台和传感器配置上。相较于其他需要大量训练数据的传统方法，该框架具有更高的效率和实用性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要跨机器人平台和传感器进行操作的场景，例如智能制造、仓储物流、家庭服务等。通过该框架，可以快速地将已有的操作技能迁移到新的机器人系统上，从而降低开发成本和部署时间。此外，该框架还可以用于训练具有更强泛化能力的机器人，使其能够适应不同的环境和任务。
📄 摘要（原文）
We present a cross robot visuomotor learning framework that integrates diffusion policy based control with 3D semantic scene representations from D3Fields to enable category level generalization in manipulation. Its modular design supports diverse robot camera configurations including UR5 arms with Microsoft Azure Kinect arrays and bimanual manipulators with Intel RealSense sensors through a low latency control stack and intuitive teleoperation. A unified configuration layer enables seamless switching between setups for flexible data collection training and evaluation. In a grasp and lift block task the framework achieved an 80 percent success rate after only 100 demonstration episodes demonstrating robust skill transfer between platforms and sensing modalities. This design paves the way for scalable real world studies in cross robotic generalization.