ManiBox: Enhancing Embodied Spatial Generalization via Scalable Simulation Data Generations
作者: Hengkai Tan, Xuezhou Xu, Chengyang Ying, Xinyi Mao, Zeyuan Wang, Songming Liu, Xingxing Zhang, Zhizhong Su, Hang Su, Jun Zhu
分类: cs.LG, cs.RO
发布日期: 2024-11-04 (更新: 2026-01-04)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
ManiBox：通过可扩展的模拟数据生成增强具身空间泛化能力
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 具身智能 空间泛化 Sim2Real 强化学习 蒸馏学习
📋 核心要点
- 现有具身智能体在真实世界操作中面临空间定位精度不足的挑战，限制了其应用。
- ManiBox通过解耦感知和策略泛化，利用边界框引导，降低Sim2Real差距，实现高效数据收集。
- 实验表明，ManiBox在模拟和真实环境中均表现出强大的空间泛化能力，并初步验证了空间缩放定律。
📝 摘要（中文）
具身智能体需要强大的空间智能才能执行精确的真实世界操作。然而，这仍然是一个重大挑战，因为当前的方法通常难以准确定位空间中的物体。收集大量数据可以通过增强智能体的空间理解来帮助解决这个问题。然而，使用真实机器人获取此类数据的成本非常高昂，并且依赖模拟数据通常会导致真实世界部署期间的视觉泛化差距。为了应对这些挑战，我们提出了一种新颖的边界框引导框架ManiBox。通过将感知与策略泛化解耦，ManiBox有效地缩小了Sim2Real差距，利用了互联网规模的数据，并在模拟中扩展了我们的策略数据收集。具体来说，在ManiBox中，RL教师策略有效地生成可扩展的模拟数据。学生策略从这些数据中提炼出来，并将边界框作为输入，这被证明足以确定物体的空间位置，从而实现零样本迁移到真实机器人。在模拟和真实环境中的综合评估表明，ManiBox在各种操作任务和设置中表现出强大的空间泛化和适应性。此外，我们的实证研究初步验证了空间缩放定律，即空间泛化所需的数据量随着空间体积的增加而呈幂律关系。在给定的空间体积水平上，操作任务的成功率随着数据量的增加而遵循Michaelis-Menten动力学，随着数据的增加表现出饱和效应。
🔬 方法详解
问题定义：现有具身智能体在真实世界操作中，难以精确地将物体放置到目标空间位置。主要痛点在于：1)真实数据采集成本高昂；2)直接使用模拟数据训练的模型，在真实环境中存在较大的视觉泛化差距(Sim2Real gap)，导致性能下降。
核心思路：ManiBox的核心思路是将感知与策略泛化解耦。具体来说，就是使用边界框（bounding box）作为策略学习的输入，而不是直接使用图像像素。边界框提供了物体的位置和尺寸信息，足以指导智能体进行操作，同时减少了对视觉细节的依赖，从而降低了Sim2Real gap。
技术框架：ManiBox包含两个主要阶段：1) 数据生成阶段：使用强化学习（RL）训练一个教师策略，在模拟环境中生成大量的操作数据。该教师策略直接从图像像素输入进行学习。2) 策略学习阶段：使用教师策略生成的数据，训练一个学生策略。学生策略的输入是物体的边界框，输出是操作指令。学生策略通过蒸馏学习（distillation learning）从教师策略中学习。整体流程是先用RL teacher生成数据，再用蒸馏训练 student policy。
关键创新：ManiBox最重要的创新点在于使用边界框作为策略学习的输入，从而解耦了感知和策略泛化。这种方法有以下优势：1)降低了Sim2Real gap，因为边界框在模拟和真实环境中都相对容易获取；2)可以利用互联网规模的物体检测数据，进一步提升性能；3)简化了策略学习，因为边界框提供了更简洁的空间信息。
关键设计：ManiBox的关键设计包括：1) 使用强化学习训练教师策略，鼓励其探索不同的操作方式；2) 使用蒸馏学习训练学生策略，使其能够从教师策略中学习到有效的操作策略；3) 对空间缩放定律进行了初步验证，发现空间泛化所需的数据量与空间体积之间存在幂律关系，并观察到数据量与任务成功率之间的Michaelis-Menten动力学关系。具体的网络结构和损失函数细节未在摘要中详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
ManiBox在模拟和真实环境中都取得了显著的性能提升。实验结果表明，ManiBox能够实现零样本迁移到真实机器人，并在各种操作任务和设置中表现出强大的空间泛化能力。此外，该研究还初步验证了空间缩放定律，为未来的研究提供了理论指导。
🎯 应用场景
ManiBox具有广泛的应用前景，例如：1) 工业自动化：可用于机器人装配、分拣等任务；2) 家庭服务：可用于机器人整理房间、清洁等任务；3) 医疗保健：可用于机器人辅助手术、康复等任务。通过降低Sim2Real gap，ManiBox有望加速具身智能体在真实世界中的部署和应用。
📄 摘要（原文）
Embodied agents require robust spatial intelligence to execute precise real-world manipulations. However, this remains a significant challenge, as current methods often struggle to accurately position objects in space. Collecting extensive data can help address this issue by enhancing the agent's spatial understanding. Nonetheless, obtaining such data with real robots is prohibitively expensive, and relying on simulation data frequently leads to visual generalization gaps during real-world deployment. To tackle these challenges, we propose ManiBox, a novel bounding-box-guided framework. By decoupling perception from policy generalization, ManiBox effectively reduces the Sim2Real gap, leverages Internet-scale data, and scales our policy data collection in simulation. Specifically, within ManiBox, the RL teacher policy efficiently generates scalable simulation data. The student policy is distilled from this data and takes bounding boxes as input, which is proven sufficient for determining objects' spatial positions, thus enabling zero-shot transfer to real robots. Comprehensive evaluations in both simulated and real-world environments demonstrate that ManiBox exhibits strong spatial generalization and adaptability across various manipulation tasks and settings. Furthermore, our empirical study provides preliminary verification of spatial scaling laws, i.e., the amount of data required for spatial generalization scales with spatial volume following a power-law relationship. At a given spatial volume level, the success rate of manipulation tasks follows Michaelis-Menten kinetics with respect to data volume, exhibiting a saturation effect as data increases. Our videos and code are available at https://thkkk.github.io/manibox