論文の概要: Learning Structural Latent Points for Efficient Visual Representations in Robotic Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.21258v1
• Date: Wed, 20 May 2026 14:48:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.735021
• Title: Learning Structural Latent Points for Efficient Visual Representations in Robotic Manipulation
• Title（参考訳）: ロボットマニピュレーションにおける効率的な視覚表現のための構造的潜在点の学習
• Authors: Yicheng Jiang, Jiaxu Wang, Junhao He, Zesen Gan, Junhao Li, Qiang Zhang, Jingkai Sun, Jiahang Cao, Mingyuan Sun, Xiangyu Yue, Qiming Shao,
• Abstract要約: 暗黙の表現は明示的な構造的手がかりを欠くが、明示的な表現は幾何を保存するが、分解限界と弱一般化に苦しむ。 本稿では,ハイブリッドな表現-構造的潜在点を学習する新しい事前学習フレームワークを提案する。 結果として生じるコンパクト潜水剤は粗い構造的傾向を保ち、正確な幾何学を符号化するのではなく、よりリッチな粗い形状と意味情報をキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.481044299307346
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current 3D-aware pretraining methods for embodied perception and manipulation are largely built on differentiable rendering frameworks, producing either fully implicit neural fields or fully explicit geometric primitives. Implicit representations, while expressive, lack explicit structural cues, whereas explicit ones preserve geometry but suffer from resolution limits and weak generalization. To address these limitations, we propose a novel pretraining framework that learns a hybrid representation-structural latent points. Specifically, we insert a point-wise latent variational autoencoder into the latent space of a point-cloud autoencoder, jointly regularizing point-wise features and coordinates toward a Gaussian prior. The resulting compact latent preserves coarse structural tendencies, which do not encode precise geometry but capture richer rough shape and semantic information, effectively combining the expressiveness of implicit representations with the structural priors of explicit ones. In addition, informed by shared design choices in prior work, we develop a streamlined, efficient 3DGS-based rendering pipeline that is deliberately kept lightweight, improving efficiency while leaving greater representational capacity to the front-end latent module. Extensive evaluations on RLBench, ManiSkill2, and a real-robot platform demonstrate consistent gains in task success, sample efficiency, and robustness to viewpoint and scene variations over strong baselines. Ablation studies further confirm that each component of our framework is critical to overall performance.
• Abstract（参考訳）: 認識と操作を具現化するための現在の3D対応事前学習手法は、主に差別化可能なレンダリングフレームワーク上に構築されており、完全に暗黙のニューラルネットワークまたは完全に明示的な幾何学的プリミティブを生成する。 暗黙的な表現は表現的ではあるが、明示的な構造的手がかりが欠如しているのに対し、明示的な表現は幾何学を保存しているが、分解限界と弱一般化に悩まされている。 これらの制約に対処するために,ハイブリッド表現-構造潜在点を学習する新しい事前学習フレームワークを提案する。 具体的には、ポイントクラウドオートエンコーダの潜時空間に、ポイントワイド潜時変分オートエンコーダを挿入し、ポイントワイド特徴と座標をガウス先行に対して共同で正規化する。 結果として得られるコンパクト潜伏剤は粗い構造的傾向を保ち、正確な幾何学を符号化せず、よりリッチな粗い形状と意味情報を捉え、暗黙的な表現の表現力と明示的な表現の構造的先行性とを効果的に組み合わせている。 さらに,事前作業における共有設計の選択から,効率のよい3DGSベースのレンダリングパイプラインを開発した。 RLBench, ManiSkill2, and a real-robot platform に対する広範囲な評価は、強いベースライン上での視点やシーンの変動に対するタスク成功、サンプル効率、ロバスト性において一貫した向上を示す。 アブレーション研究は、我々のフレームワークの各コンポーネントが全体的なパフォーマンスに重要であることをさらに確認します。

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