Modality Selection and Skill Segmentation via Cross-Modality Attention

📄 arXiv: 2504.14573v1 📥 PDF

作者: Jiawei Jiang, Kei Ota, Devesh K. Jha, Asako Kanezaki

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-04-20

💡 一句话要点

提出基于跨模态注意力的模态选择与技能分割方法，用于解决机器人长时程操作任务。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 跨模态注意力 模态选择 技能分割 分层策略 机器人操作

📋 核心要点

  1. 现有机器人模型难以有效融合多模态信息，导致维度灾难，限制了其在复杂任务中的应用。
  2. 提出跨模态注意力机制（CMA），动态选择对动作生成最有用的模态，降低信息冗余。
  3. 通过CMA进行技能分割，训练分层策略，提升机器人解决长时程操作任务的能力。

📝 摘要（中文）

将触觉和音频等额外感觉模态融入机器人基础模型会带来维度灾难的挑战。本文通过模态选择来解决这个问题。我们提出了一种跨模态注意力（CMA）机制，用于识别和选择性地利用每个时间步对动作生成信息量最大的模态。此外，我们将CMA的应用扩展到从专家演示中分割原始技能，并利用这种分割来训练能够解决长时程、接触丰富的操作任务的分层策略。

🔬 方法详解

问题定义：现有的机器人模型在处理多模态数据时，面临维度灾难的问题。简单地将所有模态的信息都输入到模型中，会导致计算复杂度增加，并且引入噪声，降低模型的性能。尤其是在长时程任务中，不同时间步可能需要关注不同的模态，固定使用所有模态会降低效率。因此，需要一种方法能够动态地选择对当前动作生成最有用的模态。

核心思路：本文的核心思路是利用跨模态注意力机制（CMA）来动态地选择对当前动作生成最有用的模态。CMA机制通过学习不同模态之间的相关性，为每个模态分配一个权重，表示该模态对当前动作的重要性。然后，模型根据这些权重，选择性地利用不同的模态信息。此外，CMA还被用于从专家演示中分割原始技能，从而训练分层策略。

技术框架：整体框架包含两个主要部分：模态选择和技能分割。首先，利用CMA机制，根据当前状态和目标，为每个模态分配一个注意力权重。然后，模型根据这些权重，选择性地利用不同的模态信息生成动作。其次，将CMA应用于专家演示数据，学习不同技能之间的边界，从而将长时程任务分解为一系列原始技能。最后，训练一个分层策略，高层策略选择要执行的技能，低层策略执行具体的动作。

关键创新：本文的关键创新在于提出了跨模态注意力机制（CMA），能够动态地选择对当前动作生成最有用的模态。与传统的模态融合方法相比，CMA能够有效地降低维度灾难，提高模型的性能。此外，将CMA应用于技能分割，能够有效地从专家演示数据中学习到原始技能，从而训练分层策略。

关键设计：CMA机制的具体实现方式是，首先将不同模态的信息输入到一个共享的编码器中，得到每个模态的特征表示。然后，利用注意力机制，计算不同模态之间的相关性，为每个模态分配一个注意力权重。注意力权重通过softmax函数进行归一化。最终的动作生成是基于加权后的模态特征表示进行的。损失函数包括动作预测损失和技能分割损失。网络结构采用Transformer架构。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的CMA机制在长时程操作任务中表现出显著的性能提升。通过与基线方法进行比较，证明了CMA能够有效地选择对动作生成最有用的模态，降低维度灾难，提高模型的性能。具体的性能数据（例如：任务成功率、动作精度等）在论文实验部分给出，相较于传统方法有明显提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要多模态信息融合的机器人任务，例如：复杂装配、精细操作、人机协作等。通过动态选择模态，机器人可以更有效地利用各种传感器信息，提高任务完成的效率和鲁棒性。此外，分层策略的引入，使得机器人能够更好地处理长时程任务，具有重要的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

Incorporating additional sensory modalities such as tactile and audio into foundational robotic models poses significant challenges due to the curse of dimensionality. This work addresses this issue through modality selection. We propose a cross-modality attention (CMA) mechanism to identify and selectively utilize the modalities that are most informative for action generation at each timestep. Furthermore, we extend the application of CMA to segment primitive skills from expert demonstrations and leverage this segmentation to train a hierarchical policy capable of solving long-horizon, contact-rich manipulation tasks.