Merging and Disentangling Views in Visual Reinforcement Learning for Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2505.04619v2 📥 PDF

作者: Abdulaziz Almuzairee, Rohan Patil, Dwait Bhatt, Henrik I. Christensen

分类: cs.LG, cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-05-07 (更新: 2025-08-29)

备注: Accepted at CoRL 2025. For project website and code, see https://aalmuzairee.github.io/mad

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出MAD算法，通过融合与解耦多视角信息，提升机器人操作视觉强化学习的效率与鲁棒性。

🎯 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)

关键词: 视觉强化学习 机器人操作 多视角学习 特征融合 特征解耦

📋 核心要点

  1. 多视角视觉信息融合能提升机器人操作的Q学习效果，但现有方法对相机故障敏感，部署成本高。
  2. MAD算法通过融合多视角特征提升样本效率，同时解耦视角信息，增强策略的鲁棒性。
  3. 在Meta-World和ManiSkill3上的实验表明，MAD算法在效率和鲁棒性方面均有提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于机器人操作视觉强化学习的融合与解耦（Merge And Disentanglement, MAD）算法。该算法旨在通过高效地融合多视角信息来提高样本效率，同时通过增强包含单视角特征的多视角特征输入来解耦视角信息，从而生成更鲁棒的策略，并实现轻量级的部署。实验结果表明，该方法在Meta-World和ManiSkill3等基准测试中表现出高效性和鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多视角视觉强化学习方法在机器人操作任务中，虽然能够利用多视角信息提升性能，但对单个或多个相机失效的情况非常敏感，导致策略性能急剧下降。此外，多视角系统在部署时需要维护多个相机，增加了部署的复杂性和成本。因此，如何提高多视角视觉强化学习的鲁棒性，并降低部署成本是一个关键问题。

核心思路：MAD算法的核心思路是在融合多视角信息以提高样本效率的同时，通过解耦视角信息来增强策略的鲁棒性。具体来说，算法在训练过程中不仅使用融合的多视角特征作为输入，还显式地引入单视角特征作为辅助输入，迫使策略学习到对单个视角信息具有更强依赖性的特征表示。这样，即使某些相机失效，策略仍然可以依赖剩余的单视角信息进行操作。

技术框架：MAD算法的技术框架主要包括两个阶段：融合阶段和解耦阶段。在融合阶段，算法将来自不同视角的视觉特征进行融合，得到一个全局的特征表示。在解耦阶段，算法将融合后的特征与来自每个视角的原始特征进行拼接，作为Q网络的输入。Q网络通过学习这些特征之间的关系，从而实现对视角信息的解耦。整体流程是，多视角图像输入->特征提取->特征融合->特征解耦->Q网络->动作输出。

关键创新：MAD算法的关键创新在于同时实现了多视角信息的融合和解耦。传统的融合方法只关注如何将多视角信息整合在一起，而忽略了单个视角信息的重要性。MAD算法通过显式地引入单视角特征，使得策略能够学习到对单个视角信息具有更强依赖性的特征表示，从而提高了策略的鲁棒性。

关键设计：在特征融合阶段，可以使用各种融合方法，例如拼接、求和或注意力机制。在特征解耦阶段，关键在于如何选择合适的单视角特征。论文中使用了来自每个视角的原始特征，并将其与融合后的特征进行拼接。损失函数方面，可以使用标准的Q学习损失函数，并添加一个正则化项，用于鼓励策略学习到对单个视角信息具有更强依赖性的特征表示。具体的网络结构和参数设置需要根据具体的任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MAD算法在Meta-World和ManiSkill3等基准测试中取得了显著的性能提升。实验结果表明，MAD算法在样本效率方面优于传统的多视角视觉强化学习方法，并且在相机失效的情况下，MAD算法的性能下降幅度明显小于其他方法，验证了其鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人操作领域，例如工业自动化、家庭服务机器人、医疗机器人等。通过提高视觉强化学习的鲁棒性和效率，可以使机器人在复杂和不确定的环境中更好地完成任务。此外，该方法还可以降低多视角系统的部署成本，使其更容易应用于实际场景。

📄 摘要（原文）

Vision is well-known for its use in manipulation, especially using visual servoing. Due to the 3D nature of the world, using multiple camera views and merging them creates better representations for Q-learning and in turn, trains more sample efficient policies. Nevertheless, these multi-view policies are sensitive to failing cameras and can be burdensome to deploy. To mitigate these issues, we introduce a Merge And Disentanglement (MAD) algorithm that efficiently merges views to increase sample efficiency while simultaneously disentangling views by augmenting multi-view feature inputs with single-view features. This produces robust policies and allows lightweight deployment. We demonstrate the efficiency and robustness of our approach using Meta-World and ManiSkill3. For project website and code, see https://aalmuzairee.github.io/mad