Look Before You Leap: Using Serialized State Machine for Language Conditioned Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2503.05114v1 📥 PDF

作者: Tong Mu, Yihao Liu, Mehran Armand

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-03-07

备注: 7 pages, 4 figures

💡 一句话要点

提出基于序列化状态机的语言条件机器人操作框架，提升长序列任务成功率

🎯 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: 机器人操作 模仿学习 有限状态机 长序列任务 语言条件 序列化状态机 任务规划

📋 核心要点

  1. 模仿学习在机器人操作中依赖大量演示数据，缺乏对所有可能情况的覆盖，导致动作失败和级联错误。
  2. 利用序列化有限状态机（FSM）生成演示，为机器人提供更完备的行动指导，提升复杂操作任务的成功率。
  3. 实验表明，该方法在长序列操作任务中显著优于现有方法，成功率提升至98%，展现了其有效性。

📝 摘要（中文）

针对语言模型驱动的机器人操作中模仿学习框架依赖大量演示数据的问题，本文提出了一种使用序列化有限状态机（FSM）生成演示的框架，以提高需要长序列精确交互的操作任务的成功率。该方法通过环境演变和长时程谜题进行验证，这些任务需要长时间的连续动作。实验结果表明，与现有方法（成功率高达60%）相比，该方法在这些任务中的成功率高达98%，在某些任务中，现有方法几乎完全失败。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于模仿学习的机器人操作框架，其性能高度依赖于演示数据集的覆盖范围。当演示数据未能包含所有可能情况下的行为示例时，机器人执行动作时容易失败，并可能导致一系列错误，尤其是在需要长序列精确交互的任务中。

核心思路：本文的核心思路是利用序列化的有限状态机（FSM）来生成更全面、更鲁棒的演示数据。通过将复杂的任务分解为一系列明确的状态和状态转移，FSM能够系统地覆盖各种可能的情况，从而提高机器人应对不同环境和任务变化的能力。

技术框架：该框架主要包含两个阶段：首先，人工设计或通过其他方式获取任务的序列化有限状态机（FSM）表示。然后，利用该FSM生成一系列演示轨迹，这些轨迹覆盖了任务的各种可能状态和状态转移。最后，使用这些生成的演示数据训练机器人操作策略，使其能够根据语言指令执行相应的动作序列。

关键创新：该方法最重要的创新在于使用序列化FSM来生成演示数据，而不是依赖于人工演示或真实世界的数据收集。这种方法能够系统地探索任务空间，并生成更全面、更鲁棒的演示数据，从而提高机器人在复杂环境中的泛化能力。与现有方法相比，该方法能够更好地处理长序列、高精度的操作任务。

关键设计：论文中没有详细描述具体的参数设置、损失函数或网络结构。但是，FSM的设计是至关重要的，需要仔细考虑任务的各个状态和状态转移条件。此外，如何将FSM生成的离散状态信息与连续的机器人动作空间进行有效映射，也是一个需要重点关注的技术细节。损失函数的设计需要能够鼓励机器人学习到符合FSM状态转移规则的操作策略。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在环境演变和长时程谜题等复杂任务中，该方法取得了显著的性能提升。与现有方法相比，该方法的成功率从最高60%提升至98%，在某些任务中，现有方法几乎完全失败，而该方法依然能够保持较高的成功率，充分验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要长序列精确操作的机器人任务，例如自动化装配、医疗手术、家庭服务等。通过使用序列化FSM生成演示数据，可以显著降低对大量人工演示数据的依赖，并提高机器人在复杂环境中的适应性和鲁棒性，从而加速机器人在实际场景中的部署。

📄 摘要（原文）

Imitation learning frameworks for robotic manipulation have drawn attention in the recent development of language model grounded robotics. However, the success of the frameworks largely depends on the coverage of the demonstration cases: When the demonstration set does not include examples of how to act in all possible situations, the action may fail and can result in cascading errors. To solve this problem, we propose a framework that uses serialized Finite State Machine (FSM) to generate demonstrations and improve the success rate in manipulation tasks requiring a long sequence of precise interactions. To validate its effectiveness, we use environmentally evolving and long-horizon puzzles that require long sequential actions. Experimental results show that our approach achieves a success rate of up to 98 in these tasks, compared to the controlled condition using existing approaches, which only had a success rate of up to 60, and, in some tasks, almost failed completely.