Point Cloud Matters: Rethinking the Impact of Different Observation Spaces on Robot Learning

要約

ロボット学習では、さまざまなモダリティの明確な特性により観察空間が非常に重要ですが、これがポリシー設計と並んでボトルネックになる可能性があります。
この研究では、RGB、RGB-D、点群という 3 つの主要なモダリティに焦点を当て、ロボット学習に対するさまざまな観察空間の影響を調査します。
2 つのシミュレーターと 125 のタスクで構成されるベンチマークである OBSBench と、さまざまなエンコーダーおよびポリシー ベースラインの標準化されたパイプラインを紹介します。
さまざまな接触の多い操作タスクに関する広範な実験により、注目すべき傾向が明らかになりました。点群ベースの手法は、最も単純な設計のものであっても、RGB および RGB-D の対応する手法よりも優れたパフォーマンスを発揮することがよくあります。
この傾向は、ゼロからトレーニングする場合と事前トレーニングを利用する場合の両方のシナリオで継続します。
さらに、私たちの調査結果は、点群の観察により、多くの場合、さまざまな幾何学的および視覚的条件にわたって、より優れたポリシーのパフォーマンスと、非常に強力な一般化機能が得られることを示しています。
これらの結果は、3D 点群が複雑なロボットタスクにとって貴重な観察手段であることを示唆しています。
また、外観と座標の両方の情報を組み込むことで点群法のパフォーマンスを向上できることも提案します。
私たちの研究が、より一般化可能で堅牢なロボット モデルを設計するための貴重な洞察と指針を提供することを願っています。
コードは https://github.com/HaoyiZhu/PointCloudMatters で入手できます。

要約(オリジナル)

In robot learning, the observation space is crucial due to the distinct characteristics of different modalities, which can potentially become a bottleneck alongside policy design. In this study, we explore the influence of various observation spaces on robot learning, focusing on three predominant modalities: RGB, RGB-D, and point cloud. We introduce OBSBench, a benchmark comprising two simulators and 125 tasks, along with standardized pipelines for various encoders and policy baselines. Extensive experiments on diverse contact-rich manipulation tasks reveal a notable trend: point cloud-based methods, even those with the simplest designs, frequently outperform their RGB and RGB-D counterparts. This trend persists in both scenarios: training from scratch and utilizing pre-training. Furthermore, our findings demonstrate that point cloud observations often yield better policy performance and significantly stronger generalization capabilities across various geometric and visual conditions. These outcomes suggest that the 3D point cloud is a valuable observation modality for intricate robotic tasks. We also suggest that incorporating both appearance and coordinate information can enhance the performance of point cloud methods. We hope our work provides valuable insights and guidance for designing more generalizable and robust robotic models. Codes are available at https://github.com/HaoyiZhu/PointCloudMatters.

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