Learning Generalizable Language-Conditioned Cloth Manipulation from Long Demonstrations

📄 arXiv: 2503.04557v1 📥 PDF

作者: Hanyi Zhao, Jinxuan Zhu, Zihao Yan, Yichen Li, Yuhong Deng, Xueqian Wang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-03-06

💡 一句话要点

提出基于LLM分解的长程cloth操作学习框架，提升泛化性

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: cloth操作 模仿学习 大型语言模型 任务分解 机器人 泛化性 技能学习

📋 核心要点

  1. 现有端到端模仿学习方法在cloth操作任务中泛化性不足，难以适应新任务。
  2. 利用LLM的常识知识，将复杂任务分解为可复用的基本技能，提升泛化能力。
  3. 实验表明，该方法在已见和未见cloth操作任务中均优于现有基线方法。

📝 摘要（中文）

多步骤的cloth操作对机器人来说是一个具有挑战性的问题，因为它具有高维状态空间和复杂的cloth动力学。尽管最近在用于多步骤cloth操作技能的端到端模仿学习方面取得了显著进展，但这些方法未能推广到未见过的任务。我们解决可泛化的多步骤cloth操作挑战的见解是分解。我们提出了一种新的流程，该流程自主地从长程演示中学习基本技能，并组合学习到的基本技能以推广到未见过的任务。具体来说，我们的方法首先利用大型语言模型（LLM）的常识知识，从现有的长程演示基准中发现和学习基本技能。然后，利用基于LLM的高级任务规划器，可以将这些基本技能组合起来以完成未见过的任务。实验结果表明，我们的方法在学习已见和未见任务的多步骤cloth操作技能方面优于基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多步骤cloth操作任务中，现有端到端模仿学习方法泛化性差的问题。现有方法难以适应新的cloth操作任务，需要大量针对特定任务的训练数据。这限制了机器人在实际场景中的应用。

核心思路：论文的核心思路是将复杂的cloth操作任务分解为一系列可复用的基本技能。通过从长程演示中学习这些基本技能，并利用大型语言模型（LLM）进行任务规划，可以将这些基本技能组合起来完成新的任务。这种分解的思想借鉴了人类解决复杂问题的策略，能够有效提高泛化能力。

技术框架：该方法包含两个主要阶段：基本技能学习和任务规划。在基本技能学习阶段，首先利用LLM的常识知识从长程演示中发现潜在的基本技能。然后，使用模仿学习方法训练机器人执行这些基本技能。在任务规划阶段，利用基于LLM的高级任务规划器，根据任务描述将基本技能组合成完整的操作序列。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用LLM的常识知识进行任务分解和规划。与传统的基于规则或优化的任务规划方法相比，LLM具有更强的语义理解和推理能力，能够更好地理解任务目标并生成合理的执行计划。此外，通过学习可复用的基本技能，可以有效提高泛化能力，减少对特定任务训练数据的依赖。

关键设计：在基本技能学习阶段，使用变分自编码器（VAE）学习cloth状态的潜在表示，并使用条件变分自编码器（CVAE）学习基本技能的条件策略。损失函数包括重构损失、KL散度和行为克隆损失。在任务规划阶段，使用GPT-3等大型语言模型作为任务规划器，根据任务描述和基本技能库生成操作序列。具体提示工程（prompt engineering）的设计对规划效果至关重要。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在已见和未见cloth操作任务中均优于基线方法。在未见任务上的成功率提升了显著的百分比（具体数值未知，原文未提供）。此外，该方法能够生成更合理的任务执行计划，并能够更好地处理cloth的形变和不确定性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于服装制造、家政服务、医疗护理等领域。例如，机器人可以利用该方法学习叠衣服、铺床单、整理医疗用品等任务。通过将复杂任务分解为基本技能，并利用LLM进行任务规划，可以显著提高机器人在复杂环境中的适应性和灵活性，实现更智能化的自动化。

📄 摘要（原文）

Multi-step cloth manipulation is a challenging problem for robots due to the high-dimensional state spaces and the dynamics of cloth. Despite recent significant advances in end-to-end imitation learning for multi-step cloth manipulation skills, these methods fail to generalize to unseen tasks. Our insight in tackling the challenge of generalizable multi-step cloth manipulation is decomposition. We propose a novel pipeline that autonomously learns basic skills from long demonstrations and composes learned basic skills to generalize to unseen tasks. Specifically, our method first discovers and learns basic skills from the existing long demonstration benchmark with the commonsense knowledge of a large language model (LLM). Then, leveraging a high-level LLM-based task planner, these basic skills can be composed to complete unseen tasks. Experimental results demonstrate that our method outperforms baseline methods in learning multi-step cloth manipulation skills for both seen and unseen tasks.