Bi-LAT: Bilateral Control-Based Imitation Learning via Natural Language and Action Chunking with Transformers
作者: Takumi Kobayashi, Masato Kobayashi, Thanpimon Buamanee, Yuki Uranishi
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-04-02 (更新: 2025-07-28)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
Bi-LAT：基于双边控制、自然语言和动作分块的Transformer模仿学习框架
🎯 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: 模仿学习 双边控制 自然语言处理 机器人操作 力控制
📋 核心要点
- 现有机器人模仿学习方法难以精确控制力，尤其是在需要根据环境和任务动态调整力度的场景中。
- Bi-LAT框架结合双边控制、自然语言处理和动作分块，利用Transformer模型学习人类指令中的力信息，实现精确力调节。
- 实验表明，Bi-LAT在杯子堆叠和海绵拧干等任务中，能够根据语言指令有效再现所需的力水平。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为Bi-LAT的新型模仿学习框架，该框架融合了双边控制与自然语言处理，以实现机器人操作中精确的力调节。Bi-LAT利用主从遥操作中的关节位置、速度和扭矩数据，同时整合视觉和语言线索，从而动态调整施加的力。通过基于多模态Transformer的模型编码人类指令，例如“轻轻抓住杯子”或“用力拧海绵”，Bi-LAT学会区分现实任务中细微的力需求。我们在(1)单手堆叠杯子场景（机器人根据语言命令精确调节抓取力）和(2)双手拧海绵任务（需要协调的力控制）中展示了Bi-LAT的性能。实验结果表明，Bi-LAT有效地再现了指令中的力水平，尤其是在使用SigLIP等语言编码器时。我们的研究结果表明，将自然语言线索整合到模仿学习中具有潜力，为更直观和自适应的人机交互铺平了道路。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人模仿学习方法在处理需要精细力控制的任务时存在局限性。尤其是在人机交互场景中，机器人需要根据自然语言指令（例如“轻轻地抓取”、“用力地拧”）来动态调整施加的力。传统方法难以有效整合语言信息并将其转化为精确的力控制策略。
核心思路：Bi-LAT的核心思路是将双边控制与自然语言处理相结合，利用主从遥操作数据学习人类的力控制策略，并使用Transformer模型将自然语言指令映射到相应的力调节动作。通过动作分块，将复杂的动作分解为更小的、可学习的单元，从而提高学习效率和泛化能力。
技术框架：Bi-LAT框架包含以下主要模块：1) 数据采集模块：通过主从遥操作收集人类操作数据，包括关节位置、速度、扭矩以及对应的自然语言指令。2) 多模态Transformer编码器：使用Transformer模型对视觉和语言信息进行编码，提取任务相关的特征表示。3) 双边控制模块：利用主从遥操作数据学习力控制策略，实现精确的力调节。4) 动作分块模块：将连续的动作序列分解为离散的动作块，简化学习过程。5) 控制器：根据Transformer编码器的输出和双边控制策略，生成机器人的控制指令。
关键创新：Bi-LAT的关键创新在于将双边控制与自然语言处理相结合，实现基于语言指令的精确力控制。通过多模态Transformer模型，有效地整合了视觉和语言信息，并将其转化为力控制策略。此外，动作分块技术简化了学习过程，提高了学习效率和泛化能力。
关键设计：Bi-LAT使用了Transformer模型作为多模态编码器，将视觉和语言信息映射到统一的特征空间。损失函数包括模仿学习损失和力控制损失，用于优化模型的参数。动作分块的大小是一个关键参数，需要根据任务的复杂程度进行调整。实验中使用了SigLIP等预训练语言模型作为语言编码器，以提高语言理解能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Bi-LAT在杯子堆叠和海绵拧干等任务中表现出色，能够根据语言指令精确调节抓取力和扭转力。尤其是在使用SigLIP作为语言编码器时，Bi-LAT能够更准确地再现指令中的力水平。与没有使用语言信息的基线方法相比，Bi-LAT在力控制精度方面有显著提升。
🎯 应用场景
Bi-LAT技术可应用于各种需要精确力控制的机器人操作任务，例如医疗手术、精密装配、食品加工等。通过自然语言指令，用户可以直观地控制机器人的行为，实现更安全、高效的人机协作。该技术还有潜力应用于康复机器人领域，帮助患者进行精细动作训练。
📄 摘要（原文）
We present Bi-LAT, a novel imitation learning framework that unifies bilateral control with natural language processing to achieve precise force modulation in robotic manipulation. Bi-LAT leverages joint position, velocity, and torque data from leader-follower teleoperation while also integrating visual and linguistic cues to dynamically adjust applied force. By encoding human instructions such as "softly grasp the cup" or "strongly twist the sponge" through a multimodal Transformer-based model, Bi-LAT learns to distinguish nuanced force requirements in real-world tasks. We demonstrate Bi-LAT's performance in (1) unimanual cup-stacking scenario where the robot accurately modulates grasp force based on language commands, and (2) bimanual sponge-twisting task that requires coordinated force control. Experimental results show that Bi-LAT effectively reproduces the instructed force levels, particularly when incorporating SigLIP among tested language encoders. Our findings demonstrate the potential of integrating natural language cues into imitation learning, paving the way for more intuitive and adaptive human-robot interaction. For additional material, please visit: https://mertcookimg.github.io/bi-lat/