Problem Space Transformations for Out-of-Distribution Generalisation in Behavioural Cloning

📄 arXiv: 2411.04056v2 📥 PDF

作者: Kiran Doshi, Marco Bagatella, Stelian Coros

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2024-11-06 (更新: 2025-06-20)

💡 一句话要点

针对行为克隆中OOD泛化问题，提出基于问题空间变换的解决方案

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 行为克隆 分布外泛化 机器人操作 问题空间变换 姿态等变性

📋 核心要点

  1. 行为克隆在机器人操作中面临OOD泛化挑战，即在未充分覆盖的状态空间中预测准确动作。
  2. 论文核心思想是利用机器人操作的姿态等变性和局部性等特性，进行问题空间变换，提升OOD泛化能力。
  3. 实验证明，通过问题空间变换，行为克隆策略（包括MLP和扩散模型）在OOD场景下性能得到提升。

📝 摘要（中文）

行为克隆和神经网络的结合推动了机器人操作领域的显著进展。然而，这些算法通常需要大量任务演示，在复杂场景中效率低下，因为有限的数据集难以覆盖整个状态空间。一个主要挑战是分布外（OOD）泛化，即为数据集中低概率状态预测正确动作的能力。当控制系统被视为黑盒，忽略其物理属性时，这个问题会更加严重。本文研究了机器人操作的普遍属性，特别是姿态等变性和局部性。我们研究了问题空间的选择对行为克隆策略OOD性能的影响，以及如何利用操作的特征属性进行改进。实验结果表明，这些变换使得基于标准MLP的单步动作预测或基于扩散的动作序列预测的行为克隆策略能够更好地泛化到OOD问题实例。

🔬 方法详解

问题定义：行为克隆在机器人操作中面临着严重的分布外（OOD）泛化问题。由于实际机器人任务的复杂性，很难收集到覆盖所有可能状态的数据集。现有的行为克隆方法通常将机器人系统视为黑盒，忽略了其内在的物理特性，导致模型难以泛化到训练数据未充分覆盖的状态。

核心思路：论文的核心思路是利用机器人操作任务中普遍存在的姿态等变性和局部性等物理特性，通过对问题空间进行变换，使得模型能够更好地学习到状态与动作之间的不变性关系。这种变换可以减少模型对特定状态的依赖，从而提高其在OOD场景下的泛化能力。

技术框架：整体框架包括以下几个步骤：1) 分析机器人操作任务的物理特性，例如姿态等变性和局部性；2) 设计相应的坐标系变换，将原始状态空间映射到新的问题空间；3) 使用变换后的数据训练行为克隆策略，可以使用基于MLP的单步动作预测模型或基于扩散模型的动作序列预测模型；4) 在OOD场景下评估模型的泛化性能。

关键创新：论文的关键创新在于将机器人操作的物理特性融入到行为克隆的学习过程中。通过问题空间变换，模型能够学习到更加鲁棒和泛化的策略，从而克服了传统行为克隆方法在OOD场景下的局限性。与现有方法相比，该方法不需要额外的正则化项或数据增强技术，而是通过改变问题的表示方式来提高泛化能力。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 针对姿态等变性，设计了基于相对姿态的坐标系变换；2) 针对局部性，设计了只关注局部信息的输入表示；3) 实验中使用了标准的MLP网络和扩散模型作为行为克隆策略，并评估了不同问题空间变换对模型性能的影响。具体的参数设置和网络结构细节未在摘要中详细说明，需要参考原文。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了问题空间变换对行为克隆策略OOD泛化性能的提升。实验结果表明，使用适当的问题空间变换，基于MLP和扩散模型的行为克隆策略在OOD场景下的性能均得到了显著提升。具体的性能数据和提升幅度需要在原文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如装配、抓取、导航等。通过提高行为克隆策略的OOD泛化能力，可以减少对大量训练数据的依赖，降低机器人部署的成本。此外，该方法还可以推广到其他控制领域，例如自动驾驶、游戏AI等，提高智能系统的鲁棒性和适应性。

📄 摘要（原文）

The combination of behavioural cloning and neural networks has driven significant progress in robotic manipulation. As these algorithms may require a large number of demonstrations for each task of interest, they remain fundamentally inefficient in complex scenarios, in which finite datasets can hardly cover the state space. One of the remaining challenges is thus out-of-distribution (OOD) generalisation, i.e. the ability to predict correct actions for states with a low likelihood with respect to the state occupancy induced by the dataset. This issue is aggravated when the system to control is treated as a black-box, ignoring its physical properties. This work characterises widespread properties of robotic manipulation, specifically pose equivariance and locality. We investigate the effect of the choice of problem space on OOD performance of BC policies and how transformations arising from characteristic properties of manipulation could be employed for its improvement. We empirically demonstrate that these transformations allow behaviour cloning policies, using either standard MLP-based one-step action prediction or diffusion-based action-sequence prediction, to generalise better to OOD problem instances.