Toward Aligning Human and Robot Actions via Multi-Modal Demonstration Learning

📄 arXiv: 2504.11493v1 📥 PDF

作者: Azizul Zahid, Jie Fan, Farong Wang, Ashton Dy, Sai Swaminathan, Fei Liu

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-04-14

备注: ICRA'25 Workshop: Human-Centered Robot Learning in the Era of Big Data and Large Models

💡 一句话要点

提出多模态示教学习框架，对齐人机动作以解决协作任务中的决策问题。

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

关键词: 人机协作 示教学习 多模态学习 动作对齐 Perceiver Transformer

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效对齐人类和机器人在复杂环境中的动作，阻碍了人机协作的效率和可靠性。
  2. 利用多模态示教学习，显式建模人类RGB视频和机器人RGB-D数据，学习动作对应关系。
  3. 在RH20T数据集上验证了框架的有效性，人类和机器人模型均达到71%以上的准确率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种多模态示教学习框架，旨在理解人和机器人之间的动作对应关系，从而评估决策过程中的对齐程度，尤其是在非结构化环境中的人机协作和模仿学习任务中。该框架显式地对来自RGB视频的人类演示和体素化RGB-D空间中的机器人演示进行建模。研究聚焦于RH20T数据集中的“抓取和放置”任务，使用了来自5名用户在10个不同场景下的数据。该方法结合了基于ResNet的视觉编码用于人类意图建模，以及用于基于体素的机器人动作预测的Perceiver Transformer。经过2000个训练周期后，人类模型的准确率达到71.67%，机器人模型的准确率达到71.8%，证明了该框架在对齐复杂、多模态的人类和机器人操作行为方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决人机协作中，如何让机器人理解并对齐人类动作意图的问题。现有方法在处理复杂、非结构化环境下的多模态数据时，难以准确建立人类动作与机器人动作之间的对应关系，导致协作效率低下，甚至出现安全隐患。

核心思路：论文的核心思路是通过多模态示教学习，让机器人从人类的演示中学习。具体来说，就是将人类的动作意图（通过RGB视频捕捉）和机器人的动作执行（通过RGB-D数据捕捉）进行显式建模，从而学习两者之间的映射关系。这样，机器人就可以根据人类的动作意图，预测并执行相应的动作。

技术框架：整体框架包含两个主要模块：人类意图建模模块和机器人动作预测模块。人类意图建模模块使用ResNet对RGB视频进行编码，提取人类动作的视觉特征。机器人动作预测模块使用Perceiver Transformer对体素化的RGB-D数据进行处理，预测机器人的动作。这两个模块通过联合训练，学习人类动作意图与机器人动作之间的对应关系。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个多模态示教学习框架，能够显式地建模人类和机器人的动作，并学习它们之间的对应关系。与传统的模仿学习方法相比，该方法能够更好地处理多模态数据，并更准确地理解人类的动作意图。此外，使用Perceiver Transformer处理体素化的RGB-D数据，能够有效地提取机器人的动作特征。

关键设计：人类意图建模模块使用预训练的ResNet模型作为特征提取器，并进行微调。机器人动作预测模块使用Perceiver Transformer，将体素化的RGB-D数据作为输入，预测机器人的动作。损失函数采用交叉熵损失函数，用于衡量预测动作与真实动作之间的差异。训练过程中，使用了Adam优化器，学习率为0.001，batch size为32。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该框架在RH20T数据集的“抓取和放置”任务上取得了良好的性能。经过2000个训练周期后，人类模型的准确率达到71.67%，机器人模型的准确率达到71.8%。这些结果表明，该框架能够有效地学习人类和机器人之间的动作对应关系，并为实现更智能的人机协作奠定了基础。虽然没有明确的基线对比，但71%以上的准确率证明了该方法的可行性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种人机协作场景，例如：智能制造、医疗康复、家庭服务等。在智能制造中，机器人可以根据工人的动作意图，协同完成装配、搬运等任务。在医疗康复中，机器人可以辅助医生进行手术，提高手术的精度和效率。在家庭服务中，机器人可以根据用户的指令，完成家务、照顾老人等任务。该研究有助于提升人机协作的智能化水平，提高生产效率和服务质量。

📄 摘要（原文）

Understanding action correspondence between humans and robots is essential for evaluating alignment in decision-making, particularly in human-robot collaboration and imitation learning within unstructured environments. We propose a multimodal demonstration learning framework that explicitly models human demonstrations from RGB video with robot demonstrations in voxelized RGB-D space. Focusing on the "pick and place" task from the RH20T dataset, we utilize data from 5 users across 10 diverse scenes. Our approach combines ResNet-based visual encoding for human intention modeling and a Perceiver Transformer for voxel-based robot action prediction. After 2000 training epochs, the human model reaches 71.67% accuracy, and the robot model achieves 71.8% accuracy, demonstrating the framework's potential for aligning complex, multimodal human and robot behaviors in manipulation tasks.