Imperative Learning: A Self-supervised Neuro-Symbolic Learning Framework for Robot Autonomy
作者: Chen Wang, Kaiyi Ji, Junyi Geng, Zhongqiang Ren, Taimeng Fu, Fan Yang, Yifan Guo, Haonan He, Xiangyu Chen, Zitong Zhan, Qiwei Du, Shaoshu Su, Bowen Li, Yuheng Qiu, Yi Du, Qihang Li, Yifan Yang, Xiao Lin, Zhipeng Zhao
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG
发布日期: 2024-06-23 (更新: 2025-12-24)
期刊: The International Journal of Robotics Research (IJRR), 2025
DOI: 10.1177/02783649251353181
💡 一句话要点
提出Imperative Learning框架，用于解决机器人自主学习中泛化性差和标注成本高的问题。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 机器人自主学习 神经符号学习 自监督学习 双层优化 符号推理
📋 核心要点
- 强化学习和模仿学习等数据驱动方法在机器人自主学习中取得了显著成功，但其数据依赖性限制了它们在不断变化的环境中的泛化能力。
- 本文提出Imperative Learning (IL) 框架，结合神经模块、推理引擎和记忆系统，通过双层优化实现互惠学习，提升泛化能力。
- 实验表明，IL在路径规划、规则归纳、最优控制、视觉里程计和多机器人路径规划等任务中，显著提升了机器人自主能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新的自监督神经符号（NeSy）计算框架，称为命令式学习（IL），用于机器人自主学习，旨在利用符号推理的泛化能力。IL框架由神经模块、推理引擎和记忆系统三个主要组件组成。我们将IL公式化为一个特殊的双层优化（BLO）问题，从而实现三个模块之间的互惠学习。这克服了数据驱动方法中与标签密集相关的障碍，并利用了关于逻辑推理、物理原理、几何分析等的符号推理。我们讨论了IL的几种优化技术，并在包括路径规划、规则归纳、最优控制、视觉里程计和多机器人路径规划在内的五个不同的机器人自主任务中验证了它们的有效性。通过各种实验，我们表明IL可以显著增强机器人自主能力，并且我们预计它将促进跨不同领域进一步的研究。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人自主学习方法，如强化学习和模仿学习，严重依赖大量标注数据，导致标注成本高昂，且在面对环境变化时泛化能力不足。因此，需要一种能够利用少量数据，并具备良好泛化能力的自主学习框架。
核心思路：本文的核心思路是将神经模块与符号推理相结合，构建一个神经符号框架。神经模块负责感知和提取特征，推理引擎负责进行符号推理，记忆系统负责存储和检索知识。通过这三个模块的协同工作，可以实现从少量数据中学习，并利用符号推理的泛化能力，从而提高机器人在复杂环境中的自主能力。
技术框架：Imperative Learning (IL) 框架包含三个主要模块：1) 神经模块：负责从原始数据中提取特征表示。2) 推理引擎：利用符号推理规则，对神经模块提取的特征进行逻辑推理、物理建模和几何分析等。3) 记忆系统：存储和检索学习到的知识和经验。这三个模块通过双层优化（Bilevel Optimization, BLO）进行联合训练，实现互惠学习。
关键创新：IL框架的关键创新在于将神经模块与符号推理引擎相结合，并采用双层优化方法进行联合训练。这种神经符号方法能够克服传统数据驱动方法的局限性，利用符号推理的泛化能力，提高机器人在复杂环境中的自主能力。与纯数据驱动方法相比，IL框架能够利用先验知识和逻辑推理，从而减少对大量标注数据的依赖。
关键设计：IL框架采用双层优化方法进行训练。外层优化目标是最小化任务损失，内层优化目标是最大化推理引擎的置信度。神经模块通常采用深度神经网络，推理引擎则基于符号逻辑规则或物理模型。记忆系统可以采用各种存储结构，如知识图谱或经验回放缓冲区。具体的损失函数和网络结构需要根据具体的任务进行设计。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Imperative Learning (IL) 框架在五个不同的机器人自主任务中均取得了显著的性能提升。例如，在路径规划任务中，IL框架能够生成更优的路径，并减少碰撞的发生。在规则归纳任务中，IL框架能够从少量数据中学习到准确的规则。在视觉里程计任务中，IL框架能够提高定位精度。这些实验结果验证了IL框架的有效性和泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人自主任务，如自动驾驶、智能制造、家庭服务机器人等。通过提高机器人的泛化能力和自主决策能力，可以降低人工干预的需求，提高工作效率和安全性。未来，该框架有望扩展到更复杂的机器人系统，实现更高级别的自主智能。
📄 摘要（原文）
Data-driven methods such as reinforcement and imitation learning have achieved remarkable success in robot autonomy. However, their data-centric nature still hinders them from generalizing well to ever-changing environments. Moreover, labeling data for robotic tasks is often impractical and expensive. To overcome these challenges, we introduce a new self-supervised neuro-symbolic (NeSy) computational framework, imperative learning (IL), for robot autonomy, leveraging the generalization abilities of symbolic reasoning. The framework of IL consists of three primary components: a neural module, a reasoning engine, and a memory system. We formulate IL as a special bilevel optimization (BLO), which enables reciprocal learning over the three modules. This overcomes the label-intensive obstacles associated with data-driven approaches and takes advantage of symbolic reasoning concerning logical reasoning, physical principles, geometric analysis, etc. We discuss several optimization techniques for IL and verify their effectiveness in five distinct robot autonomy tasks including path planning, rule induction, optimal control, visual odometry, and multi-robot routing. Through various experiments, we show that IL can significantly enhance robot autonomy capabilities and we anticipate that it will catalyze further research across diverse domains.