RichMap: A Reachability Map Balancing Precision, Efficiency, and Flexibility for Rich Robot Manipulation Tasks

📄 arXiv: 2604.06778v1 📥 PDF

作者: Yupu Lu, Yuxiang Ma, Jia Pan

分类: cs.RO

发布日期: 2026-04-08

备注: Accepted by WAFR 2026

💡 一句话要点

提出RichMap以解决机器人操作任务中的精度与效率平衡问题

🎯 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) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 可达性地图 机器人操作 异步管道 理论容量界限 性能提升 跨体现场景 最大均值差异 高效查询

📋 核心要点

  1. 现有的可达性地图方法在精度和效率之间存在权衡，难以满足复杂机器人操作任务的需求。
  2. RichMap通过改进经典网格结构，采用理论容量界限和异步管道，提供了一种高效且灵活的可达性地图表示。
  3. 实验结果表明，RichMap在预测准确率、假阳性率和查询速度上均表现优异，且在跨体现场景中实现了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种高精度的可达性地图表示RichMap，旨在为多样化的机器人操作任务平衡效率与灵活性。通过对经典网格结构的改进，我们提出了一种简化的方法，能够在保持结构灵活性的同时，达到接近紧凑地图形式（如RM4D）的性能。我们的方法利用$ extbf{S}^2$（或$SO(3)$）上的理论容量界限，确保严格覆盖，并采用异步管道实现高效构建。通过全面的指标验证，我们追求高预测准确率（>98%）、低假阳性率（1~2%）和快速的大批量查询（约15μs/query）。我们还扩展了框架应用，通过最大均值差异（MMD）度量量化机器人工作空间相似性，并展示了基于能量的扩散策略转移指导，在块推实验中实现了跨体现场景下高达26%的提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有可达性地图方法在精度与效率之间的平衡问题，尤其是在复杂的机器人操作任务中，传统方法往往无法同时满足高精度和高效率的需求。

核心思路：RichMap的核心思路是通过对经典网格结构的精炼，结合理论容量界限的应用，构建出一种既高效又灵活的可达性地图表示，从而提升机器人操作的性能。

技术框架：RichMap的整体架构包括地图构建模块和查询模块。地图构建模块采用异步管道技术，确保高效的地图生成，而查询模块则优化了大批量查询的响应时间。

关键创新：RichMap的主要创新在于其结合了理论容量界限与异步管道的设计，使得在保持灵活性的同时，能够接近紧凑地图形式的性能，这在现有方法中是较为少见的。

关键设计：在参数设置上，RichMap优化了网格的分辨率和覆盖范围，损失函数设计上则注重于提高预测准确率和降低假阳性率，同时在网络结构上采用了适应性调整机制，以应对不同的操作场景。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，RichMap在预测准确率上超过98%，假阳性率控制在1%至2%之间，查询速度达到约15μs/query。此外，在块推实验中，RichMap在跨体现场景下实现了高达26%的性能提升，显著优于现有方法。

🎯 应用场景

RichMap的研究成果在机器人操作领域具有广泛的应用潜力，特别是在需要高精度和高效率的任务中，如自动化装配、物品搬运和人机协作等场景。未来，该方法还可能推动机器人在复杂环境中的自主决策能力和适应性。

📄 摘要（原文）

This paper presents RichMap, a high-precision reachability map representation designed to balance efficiency and flexibility for versatile robot manipulation tasks. By refining the classic grid-based structure, we propose a streamlined approach that achieves performance close to compact map forms (e.g., RM4D) while maintaining structural flexibility. Our method utilizes theoretical capacity bounds on $\mathbb{S}^2$ (or $SO(3)$) to ensure rigorous coverage and employs an asynchronous pipeline for efficient construction. We validate the map against comprehensive metrics, pursuing high prediction accuracy ($>98\%$), low false positive rates ($1\sim2\%$), and fast large-batch query ($\sim$15 $μ$s/query). We extend the framework applications to quantify robot workspace similarity via maximum mean discrepancy (MMD) metrics and demonstrate energy-based guidance for diffusion policy transfer, achieving up to $26\%$ improvement for cross-embodiment scenarios in the block pushing experiment.