Human Demonstrations are Generalizable Knowledge for Robots

📄 arXiv: 2312.02419v3 📥 PDF

作者: Te Cui, Tianxing Zhou, Zicai Peng, Mengxiao Hu, Haoyang Lu, Haizhou Li, Guangyan Chen, Meiling Wang, Yufeng Yue

分类: cs.RO

发布日期: 2023-12-05 (更新: 2025-07-17)

备注: accepted for publication in lEEE/RSJ international Conference on Intelligent Robots and Systems (lROS 2025)

💡 一句话要点

DigKnow：利用人类演示视频中的通用知识提升机器人泛化能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人学习 模仿学习 知识蒸馏 大型语言模型 通用知识

📋 核心要点

  1. 现有方法将人类演示视频视为指令序列，限制了机器人对不同任务和对象的泛化能力。
  2. DigKnow将人类演示视频视为知识来源，利用分层结构提炼通用知识，提升机器人泛化能力。
  3. 实验结果表明，DigKnow能有效帮助真实机器人利用人类演示知识完成任务，显著提高成功率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的视角，将人类演示视频视为机器人知识的来源，而非简单的指令序列。受大型语言模型（LLM）的启发，论文提出DigKnow方法，该方法以分层结构提炼通用知识。DigKnow首先将人类演示视频帧转换为观察知识，然后分析提取人类动作知识，并进一步提炼为包含任务和对象实例的模式知识，从而获得具有分层结构的通用知识。在不同任务或对象实例的场景中，DigKnow检索相关知识，LLM规划器基于检索到的知识进行规划，策略执行器根据计划执行动作以完成指定任务。通过利用检索到的知识，验证和纠正规划和执行结果，从而显著提高成功率。实验结果表明，该方法能够有效帮助真实机器人利用从人类演示中获得的知识完成任务。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法主要将人类演示视频视为一系列动作指令，直接让机器人重复这些动作。这种方式缺乏对任务和对象实例的理解，导致机器人难以泛化到新的任务或环境中。痛点在于无法从人类演示中提取出通用的、可迁移的知识。

核心思路：论文的核心思路是将人类演示视频视为一种知识来源，通过学习和提炼视频中的信息，构建一个可供机器人使用的知识库。借鉴大型语言模型（LLM）的强大理解和泛化能力，利用LLM进行知识推理和任务规划，从而实现更好的泛化性能。

技术框架：DigKnow方法包含以下几个主要模块：1) 观察知识提取：将视频帧转换为观察知识，例如物体的位置、形状等。2) 动作知识提取：分析人类在视频中的动作，提取动作的语义信息。3) 模式知识提炼：将观察知识和动作知识结合，提炼出包含任务和对象实例的通用模式知识。4) 知识检索：根据当前任务和对象实例，从知识库中检索相关知识。5) LLM规划：利用LLM基于检索到的知识进行任务规划。6) 策略执行：执行器根据LLM的规划执行动作。7) 验证与纠正：利用检索到的知识验证和纠正规划和执行结果。

关键创新：该方法的核心创新在于将人类演示视频视为知识来源，并提出了一种分层知识表示方法，将视频信息分解为观察知识、动作知识和模式知识。此外，利用LLM进行知识推理和任务规划，提升了机器人的泛化能力。与现有方法相比，DigKnow更加注重对人类演示视频的理解和知识提取，而非简单的动作模仿。

关键设计：论文中关于知识表示的具体形式、知识库的构建方式、LLM规划器的prompt设计等技术细节未知。损失函数和网络结构也未详细描述。知识检索模块的具体实现方式也未知。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了DigKnow方法的有效性。实验结果表明，DigKnow能够显著提高机器人在不同任务和场景中的成功率。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要中提到“显著增强的成功率”，表明该方法具有一定的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要机器人模仿人类行为的场景，例如家庭服务机器人、工业机器人、医疗机器人等。通过学习人类演示，机器人可以快速掌握新的技能，适应不同的任务和环境。该研究有助于降低机器人编程的难度，提高机器人的智能化水平，促进人机协作。

📄 摘要（原文）

Learning from human demonstrations is an emerging trend for designing intelligent robotic systems. However, previous methods typically regard videos as instructions, simply dividing them into action sequences for robotic repetition, which poses obstacles to generalization to diverse tasks or object instances. In this paper, we propose a different perspective, considering human demonstration videos not as mere instructions, but as a source of knowledge for robots. Motivated by this perspective and the remarkable comprehension and generalization capabilities exhibited by large language models (LLMs), we propose DigKnow, a method that DIstills Generalizable KNOWledge with a hierarchical structure. Specifically, DigKnow begins by converting human demonstration video frames into observation knowledge. This knowledge is then subjected to analysis to extract human action knowledge and further distilled into pattern knowledge compassing task and object instances, resulting in the acquisition of generalizable knowledge with a hierarchical structure. In settings with different tasks or object instances, DigKnow retrieves relevant knowledge for the current task and object instances. Subsequently, the LLM-based planner conducts planning based on the retrieved knowledge, and the policy executes actions in line with the plan to achieve the designated task. Utilizing the retrieved knowledge, we validate and rectify planning and execution outcomes, resulting in a substantial enhancement of the success rate. Experimental results across a range of tasks and scenes demonstrate the effectiveness of this approach in facilitating real-world robots to accomplish tasks with the knowledge derived from human demonstrations.