Mitigating the Human-Robot Domain Discrepancy in Visual Pre-training for Robotic Manipulation
作者: Jiaming Zhou, Teli Ma, Kun-Yu Lin, Zifan Wang, Ronghe Qiu, Junwei Liang
分类: cs.CV, cs.RO
发布日期: 2024-06-20 (更新: 2025-04-06)
备注: accepted by CVPR 2025. Project Page: https://jiaming-zhou.github.io/projects/HumanRobotAlign
💡 一句话要点
提出人-机对比对齐方法，缓解机器人视觉预训练中的领域差异
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人操作 视觉预训练 领域自适应 对比学习 人机交互 特征对齐 迁移学习
📋 核心要点
- 机器人操作任务中，利用人类数据进行视觉预训练面临人-机领域差异的挑战，限制了模型泛化能力。
- 论文提出一种人-机对比对齐方法，通过配对视频数据学习人类和机器人之间的语义对应关系。
- 实验结果表明，该方法在模拟和真实机器人任务中均能有效提升操作成功率，平均提升超过7%。
📝 摘要（中文）
为了在真实世界中实现有效的机器人操作，跨不同具身环境学习可泛化的视觉表征至关重要。然而，机器人演示数据的规模和多样性有限，构成了一个重大挑战。最近的研究探索了利用大规模人类活动数据进行预训练，但人类和机器人之间巨大的形态差异引入了显著的人-机领域差异，阻碍了这些模型对下游操作任务的泛化。为了克服这个问题，我们提出了一种新的适应范式，利用现成的人-机视频配对数据来弥合领域差距。我们的方法采用人-机对比对齐损失来对齐人类和机器人视频的语义，以参数高效的方式将预训练模型适应到机器人领域。在两个不同基准测试中的20个模拟任务和五个真实世界任务上的实验表明，性能得到了显著提高。这些结果涵盖了单任务和语言条件多任务设置，并使用两种不同的预训练模型进行了评估。与现有的预训练模型相比，我们的适应方法在模拟基准测试和真实世界评估中的多个任务上，平均成功率提高了7%以上。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人操作任务依赖的视觉预训练模型，受限于机器人数据的规模和多样性。利用大规模人类活动数据进行预训练是一种潜在的解决方案，但人类和机器人之间存在显著的形态差异，导致领域差异问题，阻碍了模型在机器人任务上的泛化能力。现有方法难以有效弥合这种人-机领域差异。
核心思路：论文的核心思路是利用容易获取的配对人-机视频数据，通过对比学习的方式，将人类视频和对应的机器人视频在特征空间中对齐，从而将预训练模型适应到机器人领域。这种方法旨在学习人类动作和机器人动作之间的语义对应关系，从而缓解领域差异。
技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 使用预训练的视觉模型（例如，CLIP）提取人类和机器人视频的视觉特征。2) 构建人-机视频对，其中包含人类执行某个动作的视频和机器人执行相同动作的视频。3) 使用对比学习损失函数，例如InfoNCE，训练一个适配模块，将人类视频的特征映射到机器人视频的特征空间，从而实现特征对齐。4) 将适配后的模型应用于下游机器人操作任务。
关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了一种基于对比学习的人-机特征对齐方法，能够有效地利用配对的人-机视频数据来缓解领域差异。与直接使用人类数据进行预训练相比，该方法能够更好地适应机器人领域的特点。此外，该方法采用参数高效的适配模块，避免了对整个预训练模型进行微调，降低了计算成本。
关键设计：关键设计包括：1) 使用InfoNCE损失函数进行对比学习，鼓励相似的人-机视频对在特征空间中靠近，而不相似的视频对远离。2) 适配模块采用轻量级的神经网络结构，例如MLP，以实现参数高效的特征映射。3) 在训练过程中，采用数据增强技术，例如随机裁剪和颜色抖动，以提高模型的鲁棒性。4) 使用余弦相似度来衡量人-机视频特征之间的相似性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在模拟和真实机器人操作任务中均取得了显著的性能提升。在模拟环境中，平均成功率提高了7%以上。在真实世界环境中，该方法也优于现有的预训练模型。此外，该方法在单任务和多任务设置中均表现良好，证明了其通用性和有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如家庭服务机器人、工业机器人和医疗机器人。通过利用人类数据进行预训练，可以显著提高机器人的操作技能和泛化能力，使其能够更好地适应真实世界的复杂环境。该方法还有助于降低机器人开发的成本和时间，加速机器人在各个领域的应用。
📄 摘要（原文）
Learning generalizable visual representations across different embodied environments is essential for effective robotic manipulation in real-world scenarios. However, the limited scale and diversity of robot demonstration data pose a significant challenge. Recent research has explored leveraging large-scale human activity data for pre-training, but the substantial morphological differences between humans and robots introduce a significant human-robot domain discrepancy, hindering the generalization of these models to downstream manipulation tasks. To overcome this, we propose a novel adaptation paradigm that leverages readily available paired human-robot video data to bridge the domain gap. Our method employs a human-robot contrastive alignment loss to align the semantics of human and robot videos, adapting pre-trained models to the robot domain in a parameter-efficient manner. Experiments on 20 simulated tasks across two different benchmarks and five real-world tasks demonstrate significant improvements. These results span both single-task and language-conditioned multi-task settings, evaluated using two different pre-trained models. Compared to existing pre-trained models, our adaptation method improves the average success rate by over 7% across multiple tasks on both simulated benchmarks and real-world evaluations.