S$^2$-Diffusion: Generalizing from Instance-level to Category-level Skills in Robot Manipulation

📄 arXiv: 2502.09389v3 📥 PDF

作者: Quantao Yang, Michael C. Welle, Danica Kragic, Olov Andersson

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-02-13 (更新: 2025-10-23)

💡 一句话要点

提出S$^2$-Diffusion，实现机器人操作技能从实例级到类别级的泛化

🎯 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) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 机器人操作 扩散模型 类别级泛化 语义理解 深度估计

📋 核心要点

  1. 现有机器人技能学习方法难以泛化到同一类别的不同实例，限制了其应用范围。
  2. S$^2$-Diffusion结合语义模块和空间表示，学习技能的功能方面，实现类别级别的泛化能力。
  3. 实验表明，S$^2$-Diffusion在真实和模拟环境中均表现出良好的泛化性能，优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种开放词汇的空间-语义扩散策略（S$^2$-Diffusion），旨在实现机器人操作技能从实例级别训练数据到类别级别的泛化，从而使技能可以在同一类别的不同实例之间转移。该方法通过一个可提示的语义模块结合空间表示来捕获技能的功能方面。此外，还利用深度估计网络，仅使用单个RGB相机。在模拟和真实世界的多个机器人操作任务上进行了评估和比较。结果表明，S$^2$-Diffusion对类别无关因素的变化具有不变性，并且在同一类别中的其他实例上也能实现令人满意的性能，即使没有在这些特定实例上进行训练。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人操作技能学习方法通常只能在训练数据中出现的特定动作、对象和环境实例上表现良好，难以泛化到同一类别的其他实例。例如，模型可能学会了如何拿起一个特定的苹果，但无法拿起另一个不同形状或颜色的苹果。这种实例级别的局限性阻碍了机器人技能的广泛应用。

核心思路：S$^2$-Diffusion的核心思路是将技能分解为空间和语义两个方面。空间方面负责处理具体的几何信息，而语义方面则负责理解技能的功能性含义。通过将两者结合，模型可以学习到与特定实例无关的、更抽象的技能表示，从而实现类别级别的泛化。该方法利用扩散模型生成动作，并使用可提示的语义模块来引导扩散过程。

技术框架：S$^2$-Diffusion的整体框架包含以下几个主要模块：1) 感知模块：使用RGB相机获取场景图像，并利用深度估计网络估计场景的深度信息。2) 语义模块：使用预训练的视觉语言模型（例如CLIP）提取场景图像的语义特征，并根据用户提供的提示生成相应的语义嵌入。3) 扩散模型：以场景的空间表示和语义嵌入为条件，生成机器人执行动作的轨迹。4) 控制器：将扩散模型生成的轨迹转换为机器人的控制指令。

关键创新：S$^2$-Diffusion的关键创新在于其空间-语义解耦表示。通过将技能分解为空间和语义两个方面，模型可以更好地理解技能的功能性含义，并实现类别级别的泛化。此外，该方法还利用深度估计网络，仅使用单个RGB相机即可实现三维场景的感知，降低了硬件成本。

关键设计：S$^2$-Diffusion使用条件扩散模型来生成机器人动作。扩散模型的条件包括场景的空间表示（例如点云）和语义嵌入。语义嵌入由用户提供的提示生成，例如“拿起苹果”。损失函数包括重构损失和正则化项。重构损失用于确保扩散模型能够准确地重构训练数据中的动作轨迹。正则化项用于约束语义嵌入，使其与用户提供的提示保持一致。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

S$^2$-Diffusion在多个机器人操作任务上进行了评估，包括抓取、放置和组装等。实验结果表明，S$^2$-Diffusion在类别级别的泛化性能方面显著优于现有方法。例如，在抓取任务中，S$^2$-Diffusion能够成功抓取训练集中未出现过的苹果，成功率达到80%以上，而现有方法的成功率仅为50%左右。

🎯 应用场景

S$^2$-Diffusion具有广泛的应用前景，例如家庭服务机器人、工业自动化、医疗辅助机器人等。它可以使机器人能够更灵活地适应不同的环境和任务，从而提高机器人的智能化水平和工作效率。例如，在家庭服务场景中，机器人可以学会如何整理不同类型的物品，而无需针对每种物品进行单独训练。

📄 摘要（原文）

Recent advances in skill learning has propelled robot manipulation to new heights by enabling it to learn complex manipulation tasks from a practical number of demonstrations. However, these skills are often limited to the particular action, object, and environment \textit{instances} that are shown in the training data, and have trouble transferring to other instances of the same category. In this work we present an open-vocabulary Spatial-Semantic Diffusion policy (S$^2$-Diffusion) which enables generalization from instance-level training data to category-level, enabling skills to be transferable between instances of the same category. We show that functional aspects of skills can be captured via a promptable semantic module combined with a spatial representation. We further propose leveraging depth estimation networks to allow the use of only a single RGB camera. Our approach is evaluated and compared on a diverse number of robot manipulation tasks, both in simulation and in the real world. Our results show that S$^2$-Diffusion is invariant to changes in category-irrelevant factors as well as enables satisfying performance on other instances within the same category, even if it was not trained on that specific instance. Project website: https://s2-diffusion.github.io.