Task-Oriented Hierarchical Object Decomposition for Visuomotor Control

📄 arXiv: 2411.01284v1 📥 PDF

作者: Jianing Qian, Yunshuang Li, Bernadette Bucher, Dinesh Jayaraman

分类: cs.RO

发布日期: 2024-11-02

期刊: CoRL 2024

💡 一句话要点

提出面向任务的分层对象分解表示HODOR，提升机器人操作的样本效率和泛化能力

🎯 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 视觉运动控制 分层表示 对象分解 模仿学习

📋 核心要点

  1. 现有视觉表示方法无法有效忽略任务无关信息，且缺乏处理复杂场景的表示能力，限制了机器人操作的学习效率。
  2. HODOR通过分层分解场景中的对象和部件，构建面向任务的组合表示，从而选择性地提取相关信息。
  3. 实验表明，HODOR在模仿学习中表现优于现有方法，并能将不变性传递给下游策略，实现零样本泛化。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种面向任务的分层对象分解表示（HODOR），旨在提升机器人视觉运动控制的学习效率。现有预训练视觉表示通常采用“一刀切”的方式，存在两个主要缺点：（1）完全任务无关，无法有效忽略场景中与任务无关的信息；（2）缺乏处理复杂真实世界场景的表示能力。HODOR通过场景中的实体（对象和对象部件）组织大量的组合表示，允许选择性地组装特定于每个任务的不同表示，并随着场景和任务的复杂性扩展表示能力。实验结果表明，在5个模拟和5个真实世界操作任务中，HODOR在样本效率模仿学习方面优于现有的场景向量表示和以对象为中心的表示。此外，HODOR中捕获的不变性被下游策略继承，使其能够稳健地泛化到分布外的测试条件，从而实现零样本技能链。

🔬 方法详解

问题定义：现有预训练的视觉表示方法在应用于机器人视觉运动控制时，存在两个主要问题。一是任务无关性导致模型无法有效过滤场景中与任务无关的信息，增加了学习难度。二是缺乏足够的表示能力来处理复杂、非约束的真实世界场景，限制了其泛化能力。因此，如何构建一种既能关注任务相关信息，又能有效处理复杂场景的视觉表示，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是构建一个分层的、面向任务的对象分解表示（HODOR）。HODOR将场景分解为对象和对象部件，并为每个对象和部件学习相应的表示。通过这种分层分解，模型可以根据具体任务选择性地组装不同的表示，从而关注任务相关的信息，忽略无关信息。同时，通过组合不同的对象和部件表示，HODOR可以灵活地扩展表示能力，以适应复杂场景的需求。

技术框架：HODOR的技术框架主要包括以下几个模块：1) 对象检测与分割模块：用于检测和分割场景中的对象和对象部件。2) 特征提取模块：用于提取每个对象和部件的视觉特征。3) 表示组合模块：根据任务需求，选择性地组合不同的对象和部件表示。4) 策略学习模块：利用组合后的表示学习视觉运动策略。整个流程是，给定一个场景图像，首先通过对象检测与分割模块提取对象和部件，然后通过特征提取模块提取它们的视觉特征，接着根据任务需求，通过表示组合模块选择性地组合这些特征，最后利用组合后的特征学习视觉运动策略。

关键创新：HODOR的关键创新在于其分层、面向任务的对象分解表示。与现有的“一刀切”的视觉表示方法不同，HODOR可以根据具体任务选择性地组装不同的表示，从而关注任务相关的信息，忽略无关信息。这种分层分解的方式使得HODOR能够灵活地扩展表示能力，以适应复杂场景的需求。此外，HODOR还能够将学习到的不变性传递给下游策略，从而提高策略的泛化能力。

关键设计：HODOR的关键设计包括：1) 使用Mask R-CNN等方法进行对象检测与分割。2) 使用预训练的视觉模型（如ResNet）提取对象和部件的视觉特征。3) 设计一个可学习的注意力机制，用于根据任务需求选择性地组合不同的对象和部件表示。4) 使用模仿学习或强化学习等方法学习视觉运动策略。损失函数的设计需要考虑任务的特点，例如，可以使用行为克隆损失来模仿专家轨迹，或者使用强化学习奖励函数来鼓励策略完成任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HODOR在5个模拟和5个真实世界操作任务中，显著优于现有的场景向量表示和以对象为中心的表示。具体而言，HODOR在模仿学习中实现了更高的样本效率，并且能够将学习到的不变性传递给下游策略，使其能够稳健地泛化到分布外的测试条件。例如，在零样本技能链任务中，HODOR表现出了强大的泛化能力。

🎯 应用场景

HODOR具有广泛的应用前景，可应用于各种机器人操作任务，例如物体抓取、装配、导航等。该方法能够提高机器人在复杂环境中的适应性和鲁棒性，降低对大量训练数据的依赖，加速机器人智能化进程。未来，HODOR有望应用于自动驾驶、智能制造、医疗机器人等领域。

📄 摘要（原文）

Good pre-trained visual representations could enable robots to learn visuomotor policy efficiently. Still, existing representations take a one-size-fits-all-tasks approach that comes with two important drawbacks: (1) Being completely task-agnostic, these representations cannot effectively ignore any task-irrelevant information in the scene, and (2) They often lack the representational capacity to handle unconstrained/complex real-world scenes. Instead, we propose to train a large combinatorial family of representations organized by scene entities: objects and object parts. This hierarchical object decomposition for task-oriented representations (HODOR) permits selectively assembling different representations specific to each task while scaling in representational capacity with the complexity of the scene and the task. In our experiments, we find that HODOR outperforms prior pre-trained representations, both scene vector representations and object-centric representations, for sample-efficient imitation learning across 5 simulated and 5 real-world manipulation tasks. We further find that the invariances captured in HODOR are inherited into downstream policies, which can robustly generalize to out-of-distribution test conditions, permitting zero-shot skill chaining. Appendix, code, and videos: https://sites.google.com/view/hodor-corl24.