arXiv Artificial Intelligence· Xinzhe Chen, Liqi Huang, Sihua Ren, Haowen Sun, Mingyang Li, Zeyang Liu, Xingyu Chen, Xuguang Lan·· 18 小时前AI 评分22
面向 SE(3) 等变视觉运动策略的相位条件可供性场
Phase-Conditioned Affordance Fields for SE(3)-Equivariant Visuomotor Policies
AI 导读
研究提出相位条件可供性场（PAF），在观测点云上学习逐点分数，为 SE(3) 等变视觉运动策略引入局部几何归纳偏置。PAF 以分数加权质心作为相位条件锚点，对观测与动作做规范化，并将分数作为逐点特征附加，同时保留策略的全局 SE(3) 等变性。在多种空间随机化的 MimicGen 任务上，PAF 持续提升底层策略成功率；在多物体真机任务中优于基线，并在光照变化下保持领先。
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