Unlocking Generalization for Robotics via Modularity and Scale
作者: Murtaza Dalal
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG
发布日期: 2025-03-10
备注: CMU Robotics PhD Thesis, 185 pages
💡 一句话要点
结合模块化与大规模学习，提升机器人泛化能力以实现通用机器人控制
🎯 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: 机器人控制 泛化能力 模块化设计 大规模学习 策略学习 Sim2Real 长时程操作
📋 核心要点
- 现有机器人系统难以应对复杂多变的真实环境，泛化能力不足，限制了其应用范围。
- 论文提出结合模块化设计与大规模学习，利用规划器监督策略学习，提升机器人泛化能力。
- 实验证明，该方法能够使单个通用机器人代理在真实环境中解决复杂的长时程操作任务。
📝 摘要（中文）
如何构建通用机器人系统？由于机器人任务的显著多模态性、缺乏易于访问的数据以及在物理硬件上部署的挑战，仅靠规模可能不足以解决问题。目前部署的机器人系统本质上是模块化的，可以利用每个模块的独立泛化能力来良好地执行任务。因此，本研究旨在通过将模块化与大规模学习相结合，构建通用机器人代理。首先，探讨如何将模块化和层次结构融入学习系统。核心思想是通过规划来强制模块化，而不是让代理端到端地学习层次结构和低级控制，从而实现更高效和更有能力的机器人学习器。其次，研究规模在构建通用机器人系统中的作用。为了扩展规模，神经网络需要大量的多样化数据、富有表现力的架构来拟合数据以及生成数据的监督源。利用经典规划作为强大的监督源，它具有泛化能力，但在实践中运行成本高昂且需要访问特权信息才能良好地执行。使用这些规划器来监督模拟中的大规模策略学习，以生成通用代理。最后，考虑如何将模块化与大规模策略学习相结合，以构建能够在真实世界中执行零样本操作的机器人系统。通过紧密集成模块化高层和中层规划、学习到的局部控制、程序化场景生成以及用于sim2real迁移的大规模策略学习的关键要素来实现这一点。结果表明，这种方法可以产生一个单一的通用代理，能够解决现实世界中具有挑战性的长时程操作任务。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人系统在泛化能力方面存在瓶颈。虽然可以通过增加数据规模来提升性能，但机器人任务的复杂性（多模态性）和数据获取的困难使得单纯依赖规模难以奏效。此外，现有机器人系统通常是针对特定任务设计的，缺乏通用性。
核心思路：论文的核心思路是将模块化设计与大规模学习相结合。模块化设计允许系统将复杂任务分解为更小的、可管理的子任务，每个子任务由独立的模块处理。大规模学习则利用大量数据来训练这些模块，使其具有更强的泛化能力。通过结合这两种方法，可以构建一个既具有通用性又具有强大性能的机器人系统。
技术框架：该方法包含以下几个主要模块：1) 高层规划器：负责将任务分解为一系列子任务。2) 中层规划器：负责为每个子任务生成具体的行动序列。3) 局部控制器：负责执行行动序列，并根据环境反馈进行调整。4) 程序化场景生成器：用于生成大规模的训练数据。5) 大规模策略学习模块：利用生成的数据训练局部控制器。整体流程是，首先使用高层规划器将任务分解为子任务，然后使用中层规划器为每个子任务生成行动序列。接下来，局部控制器执行行动序列，并根据环境反馈进行调整。最后，使用程序化场景生成器生成大规模的训练数据，并利用这些数据训练局部控制器。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将经典规划器作为大规模策略学习的监督源。经典规划器具有良好的泛化能力，但运行成本高昂且需要访问特权信息。论文利用经典规划器生成高质量的训练数据，并使用这些数据来训练局部控制器，从而克服了经典规划器的局限性。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用程序化场景生成器生成多样化的训练数据。2) 使用大规模策略学习算法（具体算法未知）训练局部控制器。3) 紧密集成高层和中层规划、学习到的局部控制、程序化场景生成以及用于sim2real迁移的大规模策略学习。
📊 实验亮点
论文展示了该方法在真实世界长时程操作任务上的有效性。通过结合模块化设计与大规模学习，该方法能够使单个通用机器人代理在真实环境中解决复杂的任务，例如整理房间、组装家具等。具体的性能数据和对比基线未知，但结果表明该方法具有良好的零样本迁移能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人和医疗机器人。通过提高机器人的泛化能力，使其能够适应不同的环境和任务，从而扩展其应用范围和实际价值。未来，该技术有望实现更智能、更灵活的机器人系统，为人类提供更便捷的服务。
📄 摘要（原文）
How can we build generalist robot systems? Scale may not be enough due to the significant multimodality of robotics tasks, lack of easily accessible data and the challenges of deploying on physical hardware. Meanwhile, most deployed robotic systems today are inherently modular and can leverage the independent generalization capabilities of each module to perform well. Therefore, this thesis seeks to tackle the task of building generalist robot agents by integrating these components into one: combining modularity with large-scale learning for general purpose robot control. The first question we consider is: how can we build modularity and hierarchy into learning systems? Our key insight is that rather than having the agent learn hierarchy and low-level control end-to-end, we can enforce modularity via planning to enable more efficient and capable robot learners. Next, we come to the role of scale in building generalist robot systems. To scale, neural networks require vast amounts of diverse data, expressive architectures to fit the data and a source of supervision to generate the data. We leverage a powerful supervision source: classical planning, which can generalize, but is expensive to run and requires access to privileged information to perform well in practice. We use these planners to supervise large-scale policy learning in simulation to produce generalist agents. Finally, we consider how to unify modularity with large-scale policy learning to build real-world robot systems capable of performing zero-shot manipulation. We do so by tightly integrating key ingredients of modular high and mid-level planning, learned local control, procedural scene generation and large-scale policy learning for sim2real transfer. We demonstrate that this recipe can produce a single, generalist agent that can solve challenging long-horizon manipulation tasks in the real world.