Kepler-Encoder-v0.1: Towards a Multimodal Embedding Model for Robots
作者: Ishneet Sukhvinder Singh, Dhanoosh Pooranakumaran, Alex Nguyen, Jia Qi Yip
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2026-07-15
备注: 33 pages
💡 一句话要点
提出Kepler-Encoder-v0.1以解决机器人多模态状态理解问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态编码器 机器人状态理解 自监督学习 交叉注意力 力恢复 视觉与运动觉融合
📋 核心要点
- 现有方法在机器人状态理解上存在局限，尤其是相机无法捕捉到力和接触信息，导致性能不足。
- 论文提出了一种新的多模态编码器，通过融合视觉、运动觉和力/扭矩信息，提升机器人对自身状态的理解能力。
- 实验结果表明，Kepler-Encoder-v0.1在力的恢复上显著优于传统方法，且在多种机器人上均表现出良好的适应性。
📝 摘要（中文）
机器人必须理解自身状态，但相机只能看到部分信息。力和接触在单帧中几乎没有痕迹，原始视觉特征在每个测试的机器人上读取力的能力极低。本文提出Kepler-Encoder-v0.1，这是一种以机器人为中心的多模态编码器，将机器人状态视为一种模态，融合视觉、运动觉和力/扭矩信息，通过学习查询的交叉注意力层进行训练，采用自监督的方式进行掩蔽跨模态预测。评估时仅使用视觉输入，结果表明融合状态的训练使得视觉特征在相机弱点处显著提升了对末端执行器状态的恢复能力，尤其是在力的恢复上，超越了原始特征和计算匹配的视觉控制。该编码器适用于多种机器人，且其潜在应用价值显著。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人在状态理解中面临的挑战，尤其是相机无法捕捉到的力和接触信息，导致传统视觉特征在状态恢复上的不足。
核心思路：提出的Kepler-Encoder-v0.1将机器人状态视为一种模态，融合视觉、运动觉和力/扭矩信息，通过学习查询的交叉注意力层进行训练，以提升状态恢复能力。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：视觉输入模块、运动觉输入模块和力/扭矩输入模块，利用交叉注意力机制进行信息融合，最终生成共享的潜在表示。
关键创新：最重要的创新在于将机器人状态作为模态进行训练，利用自监督学习的掩蔽跨模态预测方法，显著提升了视觉特征在力恢复上的表现。
关键设计：采用LeJEPA/SIGReg目标进行训练，设计了学习查询的交叉注意力层，并在多个机器人上验证了该方法的通用性和有效性。实验中，使用的损失函数和网络结构经过精心调整，以确保最佳性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，Kepler-Encoder-v0.1在RH20T数据集上对末端执行器状态和力的恢复能力显著优于传统的视觉特征，尤其在相机性能较弱的情况下，力的恢复能力提升明显，验证了该方法的有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究在机器人自主控制、智能制造和人机交互等领域具有广泛的应用潜力。通过提升机器人对自身状态的理解能力，可以实现更高效的任务执行和更安全的人机协作，未来可能推动智能机器人技术的进一步发展。
📄 摘要（原文）
A robot must understand the state of its own body, but a camera sees only part of it. Force and contact leave almost no trace in a single frame, and raw vision features read force at $R^2$ at or below $0.10$ on every robot we test. We present Kepler-Encoder-v0.1, a robot-first multimodal encoder that treats robot state as a modality and fuses vision, proprioception, and force/torque into a single shared latent with a learned-query cross-attention layer, trained self-supervised by masked cross-modal prediction under the LeJEPA/SIGReg objective. At evaluation only vision enters, which poses a sharp question. Does fusing state into training make the vision-only latent carry anything the pixels do not already contain? On the RH20T corpus the answer is yes, precisely where the camera is weakest. On held-out scenes, the vision-only latent recovers end-effector state, and force in particular, significantly above both raw frozen-ViT features and a compute-matched vision-only control on every sensored robot, though absolute force recovery at a single timestep is modest; on motor state, which the camera largely sees, it is statistically tied with the strongest vision baselines, and it is the only feature whose latent geometry tracks state. A single embodiment-agnostic encoder covers four robots, and a data-matched control shows this breadth reflects embodiment diversity rather than data volume. The frozen latent is directly useful. Its own cross-modal prediction error is a training-free invalid-state monitor (AUROC $0.90$ on out-of-range states, $0.69$ on scene-swapped states), and a diffusion decoder (PixNerd) reconstructs the camera frame from the latent, confirming the spatial compression preserves world-state. This report validates the single-timestep case; native-rate temporal fusion is the next step.