ActionSink: Toward Precise Robot Manipulation with Dynamic Integration of Action Flow

📄 arXiv: 2508.03218v1 📥 PDF

作者: Shanshan Guo, Xiwen Liang, Junfan Lin, Yuzheng Zhuang, Liang Lin, Xiaodan Liang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-08-05

💡 一句话要点

提出ActionSink以解决机器人操作精度不足问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 机器人操作 动作估计 自监督学习 动态集成 光流 多层融合 长时间视觉任务

📋 核心要点

  1. 现有方法在高层感知和规划方面不断进步，但低级动作估计的精度仍然不足，限制了机器人操作的性能。
  2. 本文提出的ActionSink框架通过将动作重构为视频中的动作流，利用自监督学习提升动作估计的精度。
  3. 实验结果显示，ActionSink在LIBERO基准测试中成功率提高了7.9%，在长时间视觉任务LIBERO-Long中准确率提升近8%。

📝 摘要（中文）

语言指令驱动的机器人操作因其从收集数据中学习的潜力而受到广泛关注。然而，低级动作估计的低精度已成为操作性能的关键限制因素。为此，本文提出了一种新颖的机器人操作框架ActionSink，旨在实现更精确的动作估计。ActionSink将机器人动作重新定义为视频中的动作引起的光流，称为“动作流”，并通过自监督方式进行检索和集成，以增强动作估计。该框架包含两个主要模块：粗到细的动作流匹配器和动态动作流集成器，后者有效管理历史动作流以提升当前动作估计。实验结果表明，ActionSink在LIBERO基准测试中超越了现有的最先进技术，成功率提升了7.9%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人操作中低级动作估计精度不足的问题。现有方法在高层次感知和规划上有所进展，但在低级动作估计方面仍存在显著不足，影响了整体操作性能。

核心思路：ActionSink框架的核心思想是将机器人动作视为视频中的动作流，通过自监督学习进行检索和集成，以提高动作估计的精度。这种设计能够有效利用历史数据，增强当前的动作估计。

技术框架：ActionSink框架主要由两个模块组成：粗到细的动作流匹配器和动态动作流集成器。前者通过迭代检索和去噪过程不断提高动作流的准确性，后者则通过动态管理历史动作流来增强当前的动作估计。

关键创新：ActionSink的主要创新在于将动作流的概念引入机器人操作中，并通过动态集成历史动作流来提升当前动作的估计精度。这一方法与传统的静态动作估计方法有本质区别。

关键设计：在动态动作流集成器中，设计了一个多层融合模块，用于整合来自当前和工作记忆的直接估计和动作流。该模块通过一系列估计-集成过程实现高精度的动作估计。

📊 实验亮点

实验结果表明，ActionSink在LIBERO基准测试中成功率提升了7.9%，在长时间视觉任务LIBERO-Long中准确率提升近8%。这些结果显著超越了现有的最先进技术，展示了该框架在机器人操作精度提升方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其是在需要高精度操作的领域，如工业自动化、服务机器人和医疗机器人等。通过提升机器人在复杂环境中的操作能力，ActionSink能够推动智能机器人技术的进一步发展，并在实际应用中带来显著的效率提升。

📄 摘要（原文）

Language-instructed robot manipulation has garnered significant interest due to the potential of learning from collected data. While the challenges in high-level perception and planning are continually addressed along the progress of general large pre-trained models, the low precision of low-level action estimation has emerged as the key limiting factor in manipulation performance. To this end, this paper introduces a novel robot manipulation framework, i.e., ActionSink, to pave the way toward precise action estimations in the field of learning-based robot manipulation. As the name suggests, ActionSink reformulates the actions of robots as action-caused optical flows from videos, called "action flow", in a self-supervised manner, which are then used to be retrieved and integrated to enhance the action estimation. Specifically, ActionSink incorporates two primary modules. The first module is a coarse-to-fine action flow matcher, which continuously refines the accuracy of action flow via iterative retrieval and denoising process. The second module is a dynamic action flow integrator, which employs a working memory pool that dynamically and efficiently manages the historical action flows that should be used to integrate to enhance the current action estimation. In this module, a multi-layer fusion module is proposed to integrate direct estimation and action flows from both the current and the working memory, achieving highly accurate action estimation through a series of estimation-integration processes. Our ActionSink framework outperformed prior SOTA on the LIBERO benchmark by a 7.9\% success rate, and obtained nearly an 8\% accuracy gain on the challenging long-horizon visual task LIBERO-Long.