RoboSplatte：基于3D高斯物件的机器人操作演示数据生成新方法

在机器人学习中，模仿学习（Imitation Learning）因其高效性而广受欢迎，但其效果极大依赖于高质量演示数据的规模与多样性。传统的数据收集方法往往成本高昂且难以覆盖各种环境变化，导致训练出的视觉运动策略在复杂场景中的泛化能力受限。为了解决这一问题，本文介绍了一种创新方法——RoboSplatte，通过基于**3D高斯物件（3D Gaussian Splatting，简称3D GS）**的技术框架，实现多样、逼真且高效的机器人演示数据生成。

方法概述

RoboSplatte的核心思路是直接在3D高斯表示上进行操作，突破了以往仅在2D图像空间增强或受限于物理仿真的传统方法，实现了更真实、更灵活的数据生成能力。整体流程分为三个主要步骤：

1. 场景重建与预处理

首先，利用多视角图像输入和3D高斯物件重建技术（3D GS），对真实操作场景进行高精度建模。关键处理包括：

• 通过可微渲染（Differentiable Rendering）校准真实世界的坐标系。
• 精确建模机器人关节配置与物体姿态，为后续的场景编辑和数据合成提供准确基础。
  
  

这一阶段确保了生成的数据能够真实反映机器人与环境之间的交互关系。

2. 新颖演示生成

基于重建的3D高斯模型，RoboSplatte采用五种增强技术生成丰富多样的演示数据，涵盖了六种关键变化因素：

• 物体类型变化：利用3D高斯替换技术，替换场景中的物体模型。
• 物体姿态变化：通过等变换技术，改变物体的位置与朝向。
• 场景外观变化：编辑3D高斯点的视觉属性，模拟不同的材质与纹理。
• 光照条件变化：动态调整光照方向和强度，提升视觉鲁棒性。
• 相机视角变化：利用新视角合成技术，从不同位置渲染场景。
• 机器人形态变化：通过跨形态建模，将演示数据迁移到不同的机器人结构上。
  
  

这一过程极大扩展了数据的多样性，使得仅依赖单次专家演示，即可合成海量逼真、多变的训练样本。

3. 策略训练

在数据生成完成后，RoboSplatte采用基于Transformer的策略架构，结合ResNet-18与多层感知器（MLP）处理图像与机器人状态信息，并通过行为克隆（BC）方法进行策略训练。

这种组合兼顾了视觉特征提取与运动决策的建模能力，适配多种操作任务需求。

实验与结果

RoboSplatte在多种真实世界机器人操作任务中进行了系统评估，主要结果包括：

• 泛化性能：在针对物体、光照、外观、视角、机器人形态等六种变化类型的测试中，RoboSplatte训练出的策略平均成功率达到了87.8%，相比传统2D数据增强方法的**57.2%**实现了显著提升。
• 数据生成效率：相较于人工演示收集，RoboSplatte的数据生成速度提升了29倍，极大降低了数据准备的时间与人力成本。
• 鲁棒性验证：在多种视觉干扰（如强光变化、纹理扰动、相机抖动）下，RoboSplatte训练出的策略仍能保持高水平的稳定性与执行成功率。
• 跨机器人迁移：实现了从Franka Research 3机器人到UR5e等不同机械臂形态之间的演示迁移，进一步验证了方法的通用性与扩展能力。
  
  

创新点与贡献

RoboSplatte在机器人数据生成领域带来了多项关键创新：

• 首次基于3D高斯物件直接进行场景增强，突破传统2D或仿真方法在空间真实性和编辑灵活性上的局限。
• 实现六种关键变化因素的高效覆盖，极大提升了训练数据的多样性与丰富度。
• 支持跨机器人形态的泛化迁移，为不同机器人平台之间的共享与迁移学习提供了实用解决方案。
• 显著降低数据收集与扩增的成本，提高了机器人模仿学习在实际应用场景中的可行性。
  
  

局限性与未来方向

虽然RoboSplatte展示了优异的性能，但当前方法仍存在一定局限：

• 对非刚性物体的适应性有限：由于当前高斯建模主要针对刚性物体，未来需扩展至动态变化或柔性对象的建模。
• 接触密集任务上的建模挑战：在复杂接触行为（如缝合、缠绕）任务中，3D高斯表示尚不足以精准捕捉细粒度交互，需要引入动态高斯建模或混合物理仿真。
  
  

未来，随着动态3D高斯技术的发展与结合更多物理感知机制，RoboSplatte有望进一步拓展至更复杂、更广泛的机器人应用领域。

结语

RoboSplatte为机器人视觉运动策略学习提供了一条全新的数据生成途径，兼顾了真实性、效率与多样性，在大幅降低数据收集成本的同时，显著提升了策略在复杂环境下的泛化与鲁棒性。这一方法不仅在现有机器人学习任务中展现出强大潜力，也为未来更智能、更自适应的机器人系统奠定了重要基础。

阿瑞基老师辛苦了！