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Improved 3D Diffusion Policy (iDP3)是一项革命性的机器人学习技术，它通过创新的3D视觉运动策略学习，使人形机器人能够在多样化现实环境中执行复杂操作任务，仅需在单一实验室场景中收集的训练数据。这项技术代表了 embodied AI 领域的重大突破，为通用机器人的实际部署开辟了新的可能性。
在iDP3出现之前，机器人操作学习面临几个核心挑战：
这些限制使得机器人难以在真实世界的复杂环境中部署，特别是对于移动平台如人形机器人。
扩散模型在图像生成、语音合成等领域展现了强大能力，将其应用于机器人控制策略学习带来了新的机遇。3D扩散策略（DP3）已经展现了跨不同实体和任务的广泛适用性，但仍然存在前述的部署限制。
iDP3最核心的创新是采用自我中心3D视觉表示（egocentric 3D visual representations），这与传统方法形成鲜明对比：
传统DP3方法：
iDP3方法：
# 传统DP3的3D表示（世界坐标系）
world_3d_points = transform_to_world_frame(camera_points, camera_pose)
# iDP3的3D表示（摄像头坐标系）
egocentric_3d_points = camera_points # 直接使用原始点云
这种转换消除了移动机器人部署的主要障碍，使得策略可以直接应用于摄像头坐标系中的操作。
为了解决自我中心3D表示带来的冗余点云问题（如背景、桌面等），iDP3采用了视觉输入规模扩展策略：
尽管这个解决方案看似简单，但在实际实验中证明非常有效。增加的点云数量为模型提供了更丰富的环境信息，有助于区分相关和无关的视觉元素。
iDP3将DP3中的MLP视觉编码器替换为金字塔卷积编码器：
# 传统DP3视觉编码器
class DP3Encoder(nn.Module):
def __init__(self):
self.mlp_layers = nn.Sequential(
nn.Linear(input_dim, hidden_dim),
nn.ReLU(),
nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
)
# iDP3视觉编码器
class iDP3Encoder(nn.Module):
def __init__(self):
self.conv_layers = nn.ModuleList([
nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size)
for in_channels, out_channels, kernel_size in layer_configs
])
self.pyramid_features = [...]
这种设计的优势：
针对人类专家抖动和传感器噪声带来的学习困难，iDP3扩展了预测视界：
优化配置：
推理性能：
硬件配置：
传感器选择考量：
遥操作配置：
class HumanoidTeleoperation:
def __init__(self):
self.avp_tracker = AppleVisionPro()
self.robot = FourierGR1()
self.ik_solver = RelaxedIK()
def teleoperate(self):
# 获取人体姿态
human_poses = self.avp_tracker.get_poses()
# 逆运动学求解
joint_targets = self.ik_solver.solve(human_poses)
# 执行机器人动作
self.robot.execute(joint_targets)
# 返回机器人视觉
robot_vision = self.robot.get_camera_feed()
return robot_vision
技术特点：
数据结构：
# 观察数据
observation = {
'point_cloud': ego_3d_points, # 自我中心3D点云
'images': rgb_images, # RGB图像
'joint_positions': current_joints # 当前关节位置
}
# 动作数据
action = target_joint_positions # 目标关节位置
# 轨迹数据
trajectory = [observation_1, action_1,
observation_2, action_2,
...]
训练配置：
iDP3的自我中心3D表示展现了令人印象深刻的视觉不变性：
实验结果：
技术优势：
iDP3展现出卓越的物体泛化能力：
对比分析：
测试物体类型：
这是iDP3最突出的能力，能够在多样化真实世界场景中有效部署：
实验场景：
性能对比：
| 方法 | 成功抓取次数 | 总尝试次数 | 成功率 | 平滑度评分 |
|---|---|---|---|---|
| Diffusion Policy | 45 | 130 | 34.6% | 3.2/10 |
| DP + 冻结R3M | 38 | 130 | 29.2% | 2.8/10 |
| DP + 微调R3M | 78 | 130 | 60.0% | 6.5/10 |
| iDP3 (DP3编码器) | 52 | 130 | 40.0% | 4.1/10 |
| iDP3 | 95 | 130 | 73.1% | 8.7/10 |
| 配置 | 成功率 | 训练时间 | 关键发现 |
|---|---|---|---|
| 完整iDP3 | 73.1% | 基准 | 最佳性能 |
| - 改进编码器 | 58.3% | +15% | 精度和平滑度下降 |
| - 规模视觉输入 | 65.2% | -8% | 性能饱和点 |
| - 长预测视界 | 失败 | - | 无法从人类数据学习 |
任务类型：
评估指标：
1. 消除标定依赖：
2. 简化部署流程：
3. 提升泛化能力：
与VISTA对比：
与Robot Utility Model对比：
与Maniwhere对比：
应用任务：
iDP3优势：
应用场景：
技术价值：
潜在用途：
特殊要求：
1. 遥操作疲劳：
2. 传感器噪声：
3. 细粒度操作：
4. 全身控制：
1. 数据规模化：
2. 传感器技术改进：
3. 算法优化：
4. 全身集成：
1. 方法论创新：
2. 性能突破：
3. 系统集成：
1. 降低部署成本：
2. 提升系统鲁棒性：
3. 加速应用落地：
iDP3代表了机器人学习领域的重要里程碑，通过创新的自我中心3D视觉表示和多项技术改进，成功解决了传统3D视觉运动策略的部署限制。该技术使人形机器人能够在多样化真实世界中执行复杂操作，仅需在实验室环境中收集的训练数据。
这项技术的核心价值在于：
随着技术的进一步发展和完善，iDP3有望在家庭服务、工业制造、医疗辅助等多个领域发挥重要作用，推动通用机器人技术的实际应用和普及。
本文最后更新于2024年12月19日
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