Leveraging Locality to Boost Sample Efficiency in Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2406.10615v2 📥 PDF

作者: Tong Zhang, Yingdong Hu, Jiacheng You, Yang Gao

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-06-15 (更新: 2024-09-26)

备注: CoRL 2024. Project website: http://sgrv2-robot.github.io

💡 一句话要点

SGRv2：利用局部性提升机器人操作的样本效率

🎯 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 样本效率 动作局部性 视觉表示 强化学习 归纳偏置

📋 核心要点

  1. 现有机器人学习方法在真实世界中数据采集成本高昂，限制了其应用。
  2. SGRv2框架通过引入动作局部性归纳偏置，聚焦目标对象与局部环境交互，提升样本效率。
  3. 实验表明，SGRv2在模拟和真实环境中均显著提升了机器人操作的成功率和样本效率。

📝 摘要（中文）

针对现实世界中机器人数据采集成本高昂的问题，本文提出了一种模仿学习框架SGRv2，通过改进视觉和动作表示来提高样本效率。SGRv2设计的核心是融入了一种关键的归纳偏置——动作局部性，即机器人的动作主要受到目标对象及其与局部环境交互的影响。在模拟和真实环境中的大量实验表明，动作局部性对于提高样本效率至关重要。SGRv2在仅使用5个演示样本的情况下，在具有关键帧控制的RLBench任务中表现出色，并在26个任务中的23个任务中超过了RVT基线。此外，在使用密集控制的ManiSkill2和MimicGen上进行评估时，SGRv2的成功率是SGR的2.54倍。在真实环境中，仅使用8个演示样本，SGRv2就可以以明显更高的成功率执行各种任务。

🔬 方法详解

问题定义：机器人操作任务中，数据采集成本高昂，导致样本效率成为关键瓶颈。现有方法难以有效利用少量样本进行学习，泛化能力受限，尤其是在复杂环境中。

核心思路：论文的核心在于利用“动作局部性”这一归纳偏置。认为机器人的动作主要受到目标物体及其与局部环境的交互影响。通过关注局部信息，模型可以更有效地学习到关键的动作策略，从而提高样本效率和泛化能力。

技术框架：SGRv2框架基于模仿学习，主要包含以下模块：1) 视觉表示模块：提取场景的视觉特征，重点关注目标物体和局部环境。2) 动作表示模块：将动作表示为局部环境交互的函数。3) 策略学习模块：利用提取的视觉和动作表示，学习从观察到动作的映射。

关键创新：SGRv2的关键创新在于显式地将动作局部性融入到模型的表示学习中。与现有方法相比，SGRv2不是简单地学习全局的视觉-动作映射，而是更加关注局部交互，从而提高了模型的泛化能力和样本效率。

关键设计：SGRv2的具体实现细节包括：1) 使用注意力机制来关注目标物体和局部环境。2) 设计特定的损失函数来鼓励模型学习局部交互的表示。3) 采用模块化的网络结构，方便扩展和改进。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

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📊 实验亮点

SGRv2在多个机器人操作任务中表现出色。在RLBench任务中，仅使用5个演示样本就超越了RVT基线。在ManiSkill2和MimicGen上，SGRv2的成功率是SGR的2.54倍。在真实世界环境中，仅使用8个演示样本，SGRv2就能以更高的成功率完成任务，验证了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

SGRv2框架具有广泛的应用前景，可应用于工业自动化、家庭服务机器人、医疗机器人等领域。通过降低对大量训练数据的需求，SGRv2可以加速机器人技术在各种实际场景中的部署，并降低开发成本。该研究对于推动机器人智能化和自主化具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Given the high cost of collecting robotic data in the real world, sample efficiency is a consistently compelling pursuit in robotics. In this paper, we introduce SGRv2, an imitation learning framework that enhances sample efficiency through improved visual and action representations. Central to the design of SGRv2 is the incorporation of a critical inductive bias-action locality, which posits that robot's actions are predominantly influenced by the target object and its interactions with the local environment. Extensive experiments in both simulated and real-world settings demonstrate that action locality is essential for boosting sample efficiency. SGRv2 excels in RLBench tasks with keyframe control using merely 5 demonstrations and surpasses the RVT baseline in 23 of 26 tasks. Furthermore, when evaluated on ManiSkill2 and MimicGen using dense control, SGRv2's success rate is 2.54 times that of SGR. In real-world environments, with only eight demonstrations, SGRv2 can perform a variety of tasks at a markedly higher success rate compared to baseline models. Project website: http://sgrv2-robot.github.io