IGOR: Image-GOal Representations are the Atomic Control Units for Foundation Models in Embodied AI

📄 arXiv: 2411.00785v1 📥 PDF

作者: Xiaoyu Chen, Junliang Guo, Tianyu He, Chuheng Zhang, Pushi Zhang, Derek Cathera Yang, Li Zhao, Jiang Bian

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-10-17

💡 一句话要点

提出IGOR，为具身智能中的通用模型学习图像目标表示作为原子控制单元

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 具身智能 图像目标表示 动作空间学习 知识迁移 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在人类和机器人之间建立统一的动作空间，阻碍了知识迁移。
  2. IGOR将视觉变化压缩为潜在动作，学习统一的动作空间，实现跨模态知识迁移。
  3. 实验证明IGOR能迁移物体运动，对齐自然语言，并集成低级策略实现机器人控制。

📝 摘要（中文）

本文提出图像目标表示（IGOR），旨在学习人类和各种机器人之间统一且语义一致的动作空间。通过这种统一的潜在动作空间，IGOR能够在大规模机器人和人类活动数据之间进行知识迁移。IGOR通过将初始图像和目标状态之间的视觉变化压缩为潜在动作来实现这一点。IGOR允许为互联网规模的视频数据生成潜在动作标签。这种统一的潜在动作空间使得能够训练跨越机器人和人类执行的各种任务的基础策略和世界模型。实验表明：（1）IGOR学习了人类和机器人语义一致的动作空间，表征了代表物理交互知识的各种可能的物体运动；（2）IGOR可以通过联合使用潜在动作模型和世界模型，将一个视频中的物体运动“迁移”到其他视频，甚至跨越人类和机器人；（3）IGOR可以通过基础策略模型学习将潜在动作与自然语言对齐，并将潜在动作与低级策略模型集成以实现有效的机器人控制。我们相信IGOR为人类到机器人的知识转移和控制开辟了新的可能性。

🔬 方法详解

问题定义：现有具身智能方法难以在人类和机器人之间建立统一且语义一致的动作空间，导致无法有效利用大规模人类活动数据来提升机器人学习效率。不同机器人平台具有不同的控制接口和运动学特性，进一步加剧了这一问题。因此，如何学习一个通用的、可迁移的动作表示是关键挑战。

核心思路：IGOR的核心思路是将动作表示为图像目标表示，即学习从初始图像到目标图像的视觉变化。通过将视觉变化压缩到潜在空间中，IGOR能够学习到与具体机器人平台无关的、语义一致的动作表示。这种表示方法允许将人类视频数据中的动作知识迁移到机器人控制任务中。

技术框架：IGOR包含以下主要模块：1) 图像编码器：将初始图像和目标图像编码为视觉特征；2) 潜在动作模型：将视觉特征差异压缩为潜在动作表示；3) 世界模型：预测给定当前状态和潜在动作后的下一个状态；4) 策略模型：将潜在动作与自然语言指令对齐，并将其映射到低级机器人控制指令。整体流程是：首先，利用大量人类和机器人数据训练潜在动作模型和世界模型；然后，利用策略模型将潜在动作与自然语言指令对齐；最后，将潜在动作与低级机器人控制策略集成，实现机器人控制。

关键创新：IGOR最重要的技术创新点在于提出了图像目标表示作为原子控制单元。与传统的基于关节角度或力矩的控制方法不同，IGOR直接学习视觉层面的动作表示，从而实现了跨模态的知识迁移。此外，IGOR还能够利用大规模无标注视频数据进行自监督学习，进一步提升了模型的泛化能力。

关键设计：IGOR的关键设计包括：1) 使用对比学习损失来训练潜在动作模型，鼓励相似的视觉变化对应相似的潜在动作表示；2) 使用Transformer网络来建模潜在动作与自然语言指令之间的关系；3) 使用分层控制结构，将高级的潜在动作指令映射到低级的机器人控制指令。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，例如图像编码器可以使用预训练的ResNet模型，潜在动作模型可以使用VAE或GAN等生成模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，IGOR能够学习到人类和机器人语义一致的动作空间，并能够将一个视频中的物体运动迁移到其他视频，甚至跨越人类和机器人。此外，IGOR还能够将潜在动作与自然语言对齐，并将其与低级策略模型集成以实现有效的机器人控制。具体性能数据未知，但论文强调了IGOR在跨模态知识迁移方面的优势。

🎯 应用场景

IGOR在机器人控制、人机协作、自动化任务规划等领域具有广泛的应用前景。例如，可以利用IGOR将人类操作视频中的技能迁移到机器人上，实现快速的机器人技能学习。此外，IGOR还可以用于开发更智能的人机协作系统，使得机器人能够更好地理解人类的意图并执行相应的动作。在自动化任务规划方面，IGOR可以用于生成更高效的机器人运动轨迹。

📄 摘要（原文）

We introduce Image-GOal Representations (IGOR), aiming to learn a unified, semantically consistent action space across human and various robots. Through this unified latent action space, IGOR enables knowledge transfer among large-scale robot and human activity data. We achieve this by compressing visual changes between an initial image and its goal state into latent actions. IGOR allows us to generate latent action labels for internet-scale video data. This unified latent action space enables the training of foundation policy and world models across a wide variety of tasks performed by both robots and humans. We demonstrate that: (1) IGOR learns a semantically consistent action space for both human and robots, characterizing various possible motions of objects representing the physical interaction knowledge; (2) IGOR can "migrate" the movements of the object in the one video to other videos, even across human and robots, by jointly using the latent action model and world model; (3) IGOR can learn to align latent actions with natural language through the foundation policy model, and integrate latent actions with a low-level policy model to achieve effective robot control. We believe IGOR opens new possibilities for human-to-robot knowledge transfer and control.