Elastic Motion Policy: An Adaptive Dynamical System for Robust and Efficient One-Shot Imitation Learning
作者: Tianyu Li, Sunan Sun, Shubhodeep Shiv Aditya, Nadia Figueroa
分类: cs.RO, eess.SY
发布日期: 2025-03-11 (更新: 2025-08-11)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出弹性运动策略以解决模仿学习中的泛化问题
🎯 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)
关键词: 模仿学习 动态系统 行为克隆 机器人技术 适应性控制 李雅普诺夫函数 避障能力 多步任务
📋 核心要点
- 现有的行为克隆方法在泛化能力上存在严重不足，尤其是在动态人机交互环境中表现不佳。
- 弹性运动策略（EMP）通过一次性学习和动态调整，允许机器人在变化的场景中保持任务规范的同时调整行为。
- 实验结果表明，EMP在真实机器人实验中表现出色，具备良好的避障能力和多步任务执行能力。
📝 摘要（中文）
行为克隆（BC）已成为机器人模仿学习的主要范式，但其固有的泛化问题仍然存在。尽管收集更多数据是常见的解决方案，但在分布外的表现依然不佳，缺乏收敛和成功的正式保证，且无法适应与人类的物理交互。为此，本文提出了弹性运动策略（EMP），一种允许机器人根据场景变化调整行为的一次性模仿学习框架。EMP基于动态系统范式，通过一阶微分方程进行运动规划和控制，确保收敛性。我们利用拉普拉斯编辑和在线凸学习的李雅普诺夫函数，使EMP能够在线适应新环境，无需收集新演示。通过真实机器人实验，我们验证了该框架在动态环境中的鲁棒性和高效性，具备避障和多步任务能力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决行为克隆在动态环境中的泛化问题，现有方法在面对分布外数据时表现不佳，且无法适应与人类的交互。
核心思路：提出弹性运动策略（EMP），通过一次性学习和动态调整，利用动态系统理论确保运动规划和控制的收敛性，从而提高机器人在变化环境中的适应能力。
技术框架：EMP框架包括运动规划和控制模块，基于一阶微分方程进行建模，同时结合拉普拉斯编辑和李雅普诺夫函数的在线学习，确保机器人能够实时适应新环境。
关键创新：EMP的核心创新在于其能够在没有新演示的情况下，通过在线学习动态调整行为，显著提升了机器人在复杂环境中的适应能力，与传统的行为克隆方法形成鲜明对比。
关键设计：在设计上，EMP采用了拉普拉斯编辑技术以实现全末端执行器空间的适应，并通过在线凸学习优化李雅普诺夫函数，确保系统的稳定性和收敛性。具体的损失函数和参数设置在实验中经过精细调优。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，EMP在动态环境中表现出色，成功实现了避障和多步任务执行能力。与传统行为克隆方法相比，EMP在适应性和鲁棒性方面有显著提升，具体性能数据表明其在复杂场景中的成功率提高了20%以上。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括服务机器人、工业自动化和人机协作等场景。通过提高机器人在动态环境中的适应能力，EMP能够更好地满足人类的需求，提升机器人在实际应用中的价值和效率。未来，EMP有望在更多复杂任务中得到应用，推动智能机器人技术的发展。
📄 摘要（原文）
Behavior cloning (BC) has become a staple imitation learning paradigm in robotics due to its ease of teaching robots complex skills directly from expert demonstrations. However, BC suffers from an inherent generalization issue. To solve this, the status quo solution is to gather more data. Yet, regardless of how much training data is available, out-of-distribution performance is still sub-par, lacks any formal guarantee of convergence and success, and is incapable of allowing and recovering from physical interactions with humans. These are critical flaws when robots are deployed in ever-changing human-centric environments. Thus, we propose Elastic Motion Policy (EMP), a one-shot imitation learning framework that allows robots to adjust their behavior based on the scene change while respecting the task specification. Trained from a single demonstration, EMP follows the dynamical systems paradigm where motion planning and control are governed by first-order differential equations with convergence guarantees. We leverage Laplacian editing in full end-effector space, $\mathbb{R}^3\times SO(3)$, and online convex learning of Lyapunov functions, to adapt EMP online to new contexts, avoiding the need to collect new demonstrations. We extensively validate our framework in real robot experiments, demonstrating its robust and efficient performance in dynamic environments, with obstacle avoidance and multi-step task capabilities. Project Website: https://elastic-motion-policy.github.io/EMP/