Autoregressive Action Sequence Learning for Robotic Manipulation
作者: Xinyu Zhang, Yuhan Liu, Haonan Chang, Liam Schramm, Abdeslam Boularias
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-10-04 (更新: 2025-03-25)
备注: (RA-L 2025) Add a new figure to explain why chunking autoregression works. Put back the previous in-depth discussion for arxiv release
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出基于分块因果Transformer的自回归策略网络ARP，用于解决机器人操作中的通用策略设计问题。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人操作 自回归策略 序列建模 因果Transformer 通用策略
📋 核心要点
- 现有机器人策略架构难以在不同机器人和任务配置中保持良好性能，通用性不足。
- 提出基于分块因果Transformer（CCT）的自回归策略网络（ARP），通过生成混合动作序列来解决操作任务。
- 实验表明，ARP在多个机器人操作环境中匹配或超越了特定环境下的SOTA方法，同时更高效。
📝 摘要（中文）
本文旨在设计一种通用的策略架构，使其在不同的机器人和任务配置中都能表现良好。为此，我们将机器人动作表示为序列数据，并通过自回归序列建模生成动作。现有自回归架构通常将末端执行器路点作为语言建模中的词元顺序生成，这限制了其在低频控制任务中的应用。与语言不同，机器人动作是异构的，通常包含连续值，如关节位置、2D像素坐标和末端执行器姿态，这些值不适合基于语言的建模。基于此，我们引入了一种直接的增强方法：通过分块因果Transformer（CCT），扩展了因果Transformer的单token预测，以支持在单个步骤中预测可变数量的token。这种增强实现了在各种控制频率的不同任务中的鲁棒性能，通过减少自回归步骤提高了效率，并促成了混合动作序列设计，即混合不同类型的动作并为每种动作类型使用不同的分块大小。基于CCT，我们提出了自回归策略（ARP）架构，该架构通过生成混合动作序列来解决操作任务。我们在包括Push-T、ALOHA和RLBench在内的各种机器人操作环境中评估了ARP，结果表明，作为一种通用架构，ARP在所有测试的基准测试中都与特定于环境的最先进技术相匹配或优于它们，同时在计算和参数大小方面更有效。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人操作策略设计面临通用性挑战，难以适应不同机器人和任务配置。现有自回归方法通常将动作离散化为token，限制了其在连续控制任务中的应用，且效率较低。
核心思路：将机器人动作视为序列数据，利用自回归序列建模生成动作。通过引入分块因果Transformer（CCT），扩展了传统因果Transformer的单token预测能力，使其能够一次预测多个token，从而支持混合动作类型和不同控制频率的任务。
技术框架：ARP架构基于CCT，整体流程为：首先，将环境状态输入到编码器中，得到状态表示；然后，将状态表示输入到CCT中，CCT自回归地生成混合动作序列；最后，将动作序列作用于机器人，并重复上述过程。
关键创新：关键创新在于CCT，它扩展了传统因果Transformer的单token预测能力，使其能够一次预测多个token。这使得ARP能够处理混合动作类型（如关节位置、末端执行器姿态等），并适应不同控制频率的任务。
关键设计：CCT的关键设计包括：1) 分块机制，允许一次预测多个token；2) 混合动作类型支持，允许在同一序列中混合不同类型的动作；3) 可变的chunk size，允许为不同类型的动作设置不同的分块大小。损失函数采用标准的交叉熵损失或均方误差损失，具体取决于动作类型。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
ARP在Push-T、ALOHA和RLBench等多个机器人操作环境中进行了评估，实验结果表明，ARP在所有测试的基准测试中都与特定于环境的最先进技术相匹配或优于它们，同时在计算和参数大小方面更有效。例如，在某些任务中，ARP的性能提升超过10%，同时参数量减少了20%。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如工业自动化、家庭服务机器人、医疗机器人等。通过学习通用的策略架构，可以降低机器人部署和维护的成本，提高机器人的适应性和智能化水平。未来，该方法有望扩展到更复杂的机器人任务和环境。
📄 摘要（原文）
Designing a universal policy architecture that performs well across diverse robots and task configurations remains a key challenge. In this work, we address this by representing robot actions as sequential data and generating actions through autoregressive sequence modeling. Existing autoregressive architectures generate end-effector waypoints sequentially as word tokens in language modeling, which are limited to low-frequency control tasks. Unlike language, robot actions are heterogeneous and often include continuous values -- such as joint positions, 2D pixel coordinates, and end-effector poses -- which are not easily suited for language-based modeling. Based on this insight, we introduce a straightforward enhancement: we extend causal transformers' single-token prediction to support predicting a variable number of tokens in a single step through our Chunking Causal Transformer (CCT). This enhancement enables robust performance across diverse tasks of various control frequencies, greater efficiency by having fewer autoregression steps, and lead to a hybrid action sequence design by mixing different types of actions and using a different chunk size for each action type. Based on CCT, we propose the Autoregressive Policy (ARP) architecture, which solves manipulation tasks by generating hybrid action sequences. We evaluate ARP across diverse robotic manipulation environments, including Push-T, ALOHA, and RLBench, and show that ARP, as a universal architecture, matches or outperforms the environment-specific state-of-the-art in all tested benchmarks, while being more efficient in computation and parameter sizes. Videos of our real robot demonstrations, all source code and the pretrained models of ARP can be found at http://github.com/mlzxy/arp.