On the Effectiveness of Retrieval, Alignment, and Replay in Manipulation

📄 arXiv: 2312.12345v1 📥 PDF

作者: Norman Di Palo, Edward Johns

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2023-12-19

备注: Published in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). (Accepted December 2023)

💡 一句话要点

提出检索-对齐-回放框架，提升视觉模仿学习在操作任务中的效率与泛化性

🎯 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: 模仿学习 机器人操作 视觉学习 检索 对齐 回放 行为克隆

📋 核心要点

  1. 端到端行为克隆方法在视觉模仿学习中效率低下，难以直接应用。
  2. 论文提出检索-对齐-回放三阶段框架，解耦操作任务中的推理过程，提升学习效率。
  3. 真实世界实验表明，该方法在抓取、倾倒、插入等任务上实现了高效学习和良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文针对视觉观察下的模仿学习效率低下的问题，提出了一种新的范式，将推理过程分解为三个阶段。首先是检索阶段，告知机器人可以用物体做什么；其次是对齐阶段，告知机器人与物体交互的位置；最后是回放阶段，告知机器人如何与物体交互。通过一系列在日常任务（如抓取、倾倒和插入物体）上的真实世界实验，证明了这种分解方法带来了前所未有的学习效率，以及有效的类间和类内泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于视觉的模仿学习方法，特别是端到端行为克隆，在操作任务中效率低下。机器人需要大量的训练数据才能学会执行简单的操作，泛化能力也较差。这是因为端到端方法难以学习到操作任务中蕴含的结构化信息，例如物体的功能、交互位置和操作方式。

核心思路：论文的核心思路是将操作任务分解为三个独立的阶段：检索、对齐和回放。通过显式地建模物体功能、交互位置和操作方式，机器人可以更有效地学习和泛化。这种分解允许机器人利用先验知识，并专注于学习每个阶段的关键信息。

技术框架：整个框架包含三个主要模块：1) 检索模块：根据当前视觉输入，从经验库中检索相关的操作序列。2) 对齐模块：将检索到的操作序列与当前场景对齐，确定交互位置。3) 回放模块：根据对齐后的操作序列，控制机器人执行操作。这三个模块可以独立训练，也可以联合训练。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将操作任务分解为检索、对齐和回放三个阶段。这种分解方式显式地建模了操作任务中的结构化信息，使得机器人可以更有效地学习和泛化。与传统的端到端方法相比，该方法具有更高的学习效率和更好的泛化能力。

关键设计：检索模块可以使用各种相似度度量方法，例如基于视觉特征的相似度或基于语义信息的相似度。对齐模块可以使用各种对齐算法，例如基于关键点检测的对齐或基于深度信息的对齐。回放模块可以使用各种控制策略，例如基于轨迹跟踪的控制或基于强化学习的控制。具体的参数设置、损失函数和网络结构取决于具体的任务和数据集。

📊 实验亮点

在真实世界的实验中，该方法在抓取、倾倒和插入物体等任务上取得了显著的成果。与传统的行为克隆方法相比，该方法在学习效率上有了显著的提升，并且能够实现有效的类间和类内泛化。实验结果表明，该方法可以在少量数据下学习到复杂的操作任务，并且能够将学到的知识泛化到新的物体和场景中。

🎯 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。通过学习人类的操作示范，机器人可以自动完成各种复杂的任务，提高生产效率和服务质量。该方法还可以用于开发更智能的机器人助手，帮助人们完成日常任务。

📄 摘要（原文）

Imitation learning with visual observations is notoriously inefficient when addressed with end-to-end behavioural cloning methods. In this paper, we explore an alternative paradigm which decomposes reasoning into three phases. First, a retrieval phase, which informs the robot what it can do with an object. Second, an alignment phase, which informs the robot where to interact with the object. And third, a replay phase, which informs the robot how to interact with the object. Through a series of real-world experiments on everyday tasks, such as grasping, pouring, and inserting objects, we show that this decomposition brings unprecedented learning efficiency, and effective inter- and intra-class generalisation. Videos are available at https://www.robot-learning.uk/retrieval-alignment-replay.