English(EN) Phase-Conditioned Affordance Fields for SE(3)-Equivariant Visuomotor Policies

新的相位条件可供性场提升机器人视觉运动策略性能

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-15 04:00

研究人员开发了一种名为相位条件可供性场（PAF）的新方法，以提高机器人视觉运动策略的性能。该方法通过学习每个点的分数来引入局部几何归纳偏置，帮助 SE(3) 等变策略专注于观测的相关区域。PAF 利用其分数加权的质心作为学习到的锚点来规范化观测和动作，并将分数作为每个点的特征附加。在 MimicGen 任务和真实机器人操作上的实验表明，PAF 即使在光照变化等挑战性条件下也能持续提高成功率。 AI

影响通过提高视觉运动策略的准确性和鲁棒性，增强了机器人操作能力。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Xinzhe Chen, Liqi Huang, Sihua Ren, Haowen Sun, Mingyang Li, Zeyang Liu, Xingyu Chen, Xuguang Lan · 2026-10-15 04:00

用于 SE(3) 等变视觉运动策略的相位条件化可供性场

arXiv:2610.17281v1 Announce Type: cross Abstract: SE(3)-equivariance provides a useful geometric inductive bias for visuomotor policies, encoding that actions covary with rigid transformations of the observation. However, existing SE(3)-equivariant visuomotor policies build this …

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