时序一致多视角感知(TMVP)框架：提升机器人操作任务中的样本效率与动态一致性

为解决机器人操作任务中多视角表征的时序一致性问题，研究人员提出时序一致多视角感知(TMVP)框架，通过两阶段对比学习与模仿学习相结合的方法，在RLBench基准测试中实现优于基线模型的性能，显著提升少样本训练效率与多任务适应性。该研究为动态环境下的机器人操作提供了计算友好的感知解决方案。

　　

在机器人操作领域，如何让机器人在复杂动态环境中准确理解三维空间信息并执行多步骤任务，一直是制约其实际应用的瓶颈问题。传统方法依赖大量专家演示数据或计算密集的3D体素表征，既难以应对数据稀缺场景，又无法有效捕捉任务执行过程中的时序动态特征。尤其当语言指令涉及"拿起杯子放在桌上"这类时序延伸动作时，静态感知与动态执行的割裂常导致机器人行为失准。

针对这一挑战，上海交通大学等机构的研究团队在《Pattern Recognition》发表论文，提出创新性的时序一致多视角感知(Temporal Consistent Multi-View Perception, TMVP)框架。该研究通过将对比学习融入多视角表征学习，构建了兼顾计算效率与动态一致性的两阶段训练体系，在RLBench基准测试中实现平均任务成功率提升15%，少样本训练效率提高40%。

研究采用三个关键技术：1) 基于语言条件POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)的任务建模框架；2) 多视角Transformer架构替代传统体素表征；3) 两阶段训练策略（自监督对比学习+冻结参数的模仿学习）。通过随机采样演示视频片段构建正负样本对，确保短期状态转换与长期任务进展的时序对齐。

【3D Embodied Manipulation】
分析指出传统依赖关节角度或单视角2D图像的方法存在3D推理局限，TMVP通过多视角注意力机制融合空间信息，解决体素计算的高成本问题。

【Problem Formulation】
将任务建模为LC-POMDP元组(S,O,A,P,L,T)，其中观察空间O∈R^H×W×3，通过对比学习实现语言指令与多视角观察的语义对齐。

【TMVP】
核心组件包含：1) 多视角决策编码器提取任务相关特征；2) 跨视角Transformer融合模块。实验显示其参数量仅为3D-CNN基线的1/8，推理速度提升3倍。

【Experiments】
在RLBench的18项任务测试中，TMVP平均成功率达87.5%（基线最高72.3%），仅需50条演示数据即可达到基线200条数据的性能。消融实验证实时序对比损失贡献32%性能增益。

【Conclusion】
该研究创新性地将时序一致性作为多视角表征的优化目标，通过两阶段训练策略实现数据高效利用。其提出的多视角Transformer架构为机器人3D感知提供了新范式，在保持计算效率的同时显著提升复杂任务适应性。获奖情况显示该成果已获中国科协青年人才托举工程（2024QNRC001）等多项支持，技术路线有望拓展至医疗机器人等精准操作领域。