Contrastive Imitation Learning for Language-guided Multi-Task Robotic Manipulation
作者: Teli Ma, Jiaming Zhou, Zifan Wang, Ronghe Qiu, Junwei Liang
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2024-06-14
💡 一句话要点
Sigma-Agent：基于对比学习的语言引导多任务机器人操作模仿学习
🎯 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: 机器人操作 模仿学习 对比学习 多任务学习 自然语言引导
📋 核心要点
- 现有机器人难以理解自然语言指令，并在复杂环境中执行多样的操作任务，这需要机器人区分不同任务的需求。
- Sigma-Agent通过对比模仿学习增强视觉-语言和时序状态表示，并利用多视角查询Transformer聚合语义信息。
- 实验表明，Sigma-Agent在RLBench和真实世界任务中均优于现有方法，证明了其在多任务机器人操作中的有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为Sigma-Agent的端到端模仿学习Agent，用于多任务机器人操作。该Agent能够理解自然语言指令，并区分复杂真实环境中不同任务的需求。Sigma-Agent集成了对比模仿学习（contrastive IL）模块，以增强视觉-语言和当前-未来状态表示。同时，引入了一种高效的多视角查询Transformer（MVQ-Former）来聚合具有代表性的语义信息。在18个RLBench任务的多种设置下，Sigma-Agent相比现有方法取得了显著提升，在10次和100次演示训练中，分别超过RVT平均5.2%和5.9%。此外，Sigma-Agent在5个真实世界操作任务中，使用单一策略实现了62%的成功率。代码将在接收后发布。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人操作中，如何使机器人能够根据自然语言指令，在复杂环境中执行多项任务的问题。现有方法通常难以有效区分不同任务的需求，并且在视觉-语言信息的融合以及时序状态的建模方面存在不足。
核心思路：论文的核心思路是利用对比模仿学习（contrastive IL）来增强视觉-语言和当前-未来状态的表示能力。通过对比学习，模型能够更好地区分不同任务和状态之间的差异，从而提高模仿学习的性能。同时，采用多视角查询Transformer（MVQ-Former）来更有效地聚合多视角信息，提取更具代表性的语义特征。
技术框架：Sigma-Agent的整体框架是一个端到端的模仿学习系统，主要包含以下几个模块：1) 视觉编码器：用于提取环境的视觉特征；2) 语言编码器：用于提取自然语言指令的语义信息；3) 对比模仿学习模块：用于增强视觉-语言和当前-未来状态的表示；4) 多视角查询Transformer（MVQ-Former）：用于聚合多视角信息；5) 动作预测模块：根据学习到的表示预测机器人的动作。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 引入了对比模仿学习（contrastive IL）模块，通过对比学习的方式，增强了视觉-语言和当前-未来状态的表示能力，使得模型能够更好地区分不同任务和状态之间的差异。2) 提出了多视角查询Transformer（MVQ-Former），能够更有效地聚合多视角信息，提取更具代表性的语义特征。
关键设计：在对比模仿学习模块中，论文设计了专门的对比损失函数，用于拉近相似任务或状态的表示，同时推远不同任务或状态的表示。MVQ-Former通过多头注意力机制，从多个视角查询视觉特征，并进行融合。具体参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Sigma-Agent在18个RLBench任务上进行了广泛的实验，结果表明，相比于现有最先进的方法RVT，Sigma-Agent在10次和100次演示训练中，分别取得了平均5.2%和5.9%的性能提升。此外，Sigma-Agent还在5个真实世界操作任务中，使用单一策略实现了62%的成功率，验证了其在真实环境中的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要机器人执行多任务操作的场景，例如智能家居、自动化工厂、医疗辅助等。通过自然语言指令，用户可以方便地指导机器人完成各种复杂的任务，从而提高生产效率和服务质量。未来，该技术有望进一步发展，实现更智能、更灵活的机器人操作。
📄 摘要（原文）
Developing robots capable of executing various manipulation tasks, guided by natural language instructions and visual observations of intricate real-world environments, remains a significant challenge in robotics. Such robot agents need to understand linguistic commands and distinguish between the requirements of different tasks. In this work, we present Sigma-Agent, an end-to-end imitation learning agent for multi-task robotic manipulation. Sigma-Agent incorporates contrastive Imitation Learning (contrastive IL) modules to strengthen vision-language and current-future representations. An effective and efficient multi-view querying Transformer (MVQ-Former) for aggregating representative semantic information is introduced. Sigma-Agent shows substantial improvement over state-of-the-art methods under diverse settings in 18 RLBench tasks, surpassing RVT by an average of 5.2% and 5.9% in 10 and 100 demonstration training, respectively. Sigma-Agent also achieves 62% success rate with a single policy in 5 real-world manipulation tasks. The code will be released upon acceptance.