Action Flow Matching for Continual Robot Learning
作者: Alejandro Murillo-Gonzalez, Lantao Liu
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-04-25 (更新: 2025-09-06)
备注: Robotics: Science and Systems 2025
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出基于Action Flow Matching的持续机器人学习方法，提升动态模型适应性和任务成功率。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 持续学习 机器人学习 动态模型 Flow Matching 动作优化
📋 核心要点
- 机器人持续学习面临动态模型不断变化的挑战，传统方法在安全适应和数据效率方面存在不足。
- 该方法通过Action Flow Matching，优化动作而非直接探索，从而更有效地收集信息并加速模型学习。
- 实验表明，该方法在无人地面车辆和四旋翼飞行器上均表现出良好的适应性，任务成功率显著提升。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于Action Flow Matching的生成式框架，用于在线机器人动态模型对齐，旨在解决机器人持续学习中的关键挑战，如安全适应、灾难性遗忘、异常值管理、数据效率以及探索与利用的平衡。该方法通过优化规划的动作，使其与模型对齐后的机器人行为相匹配，而非直接执行基于未对齐模型的动作。这种方法能够更有效地收集信息数据，加速学习过程，并减少对回放缓冲区或历史模型快照的依赖。在无人地面车辆和四旋翼飞行器上的实验结果表明，该方法具有良好的适应性和效率，任务成功率提高了34.2%，验证了其在持续机器人学习中的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：机器人持续学习旨在使机器人能够适应不断变化的环境和任务。一个关键挑战是改进动态模型，这对于规划和控制至关重要。现有的方法在安全适应、灾难性遗忘、异常值管理、数据效率以及探索与利用的平衡方面存在不足，尤其是在任务和板载资源受限的情况下。
核心思路：该论文的核心思路是通过Action Flow Matching来对齐机器人的动态模型。与其基于一个未对齐的模型执行动作，不如优化规划的动作，使其与如果模型对齐后机器人应该采取的动作相匹配。这种方法旨在更有效地收集信息数据，从而加速学习。
技术框架：该方法是一个生成式框架，利用Flow Matching技术进行在线机器人动态模型对齐。整体流程包括：1) 使用当前的动态模型进行动作规划；2) 使用Action Flow Matching模块对规划的动作进行优化，使其更接近真实环境中的最优动作；3) 执行优化后的动作，并收集新的数据；4) 使用收集到的数据更新动态模型。
关键创新：该方法最重要的创新点在于，它不是直接使用未对齐的模型进行探索，而是通过Action Flow Matching来转换动作本身。这种方法可以更有效地收集信息数据，因为机器人执行的动作更接近于最优动作，从而加速学习过程。与传统方法相比，该方法减少了对回放缓冲区或历史模型快照的依赖。
关键设计：论文中Flow Matching的具体实现细节未知，但可以推测其使用了神经网络来学习一个动作空间上的连续向量场，该向量场将当前动作映射到更优的动作。损失函数可能包括一个Flow Matching损失，用于确保优化后的动作与真实动作之间的匹配程度，以及一个正则化项，用于防止动作过度偏离原始规划。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在无人地面车辆和四旋翼飞行器上均取得了显著的性能提升。具体而言，任务成功率提高了34.2%，表明该方法能够有效地适应动态环境，并提高机器人的整体性能。此外，该方法还减少了对回放缓冲区的依赖，提高了数据利用效率。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要持续学习的机器人场景，例如自动驾驶、无人机巡检、工业机器人等。通过不断适应环境变化和任务需求，机器人可以更安全、高效地完成任务，降低维护成本，并扩展其应用范围。该方法在资源受限的嵌入式平台上也具有潜在的应用价值。
📄 摘要（原文）
Continual learning in robotics seeks systems that can constantly adapt to changing environments and tasks, mirroring human adaptability. A key challenge is refining dynamics models, essential for planning and control, while addressing issues such as safe adaptation, catastrophic forgetting, outlier management, data efficiency, and balancing exploration with exploitation -- all within task and onboard resource constraints. Towards this goal, we introduce a generative framework leveraging flow matching for online robot dynamics model alignment. Rather than executing actions based on a misaligned model, our approach refines planned actions to better match with those the robot would take if its model was well aligned. We find that by transforming the actions themselves rather than exploring with a misaligned model -- as is traditionally done -- the robot collects informative data more efficiently, thereby accelerating learning. Moreover, we validate that the method can handle an evolving and possibly imperfect model while reducing, if desired, the dependency on replay buffers or legacy model snapshots. We validate our approach using two platforms: an unmanned ground vehicle and a quadrotor. The results highlight the method's adaptability and efficiency, with a record 34.2\% higher task success rate, demonstrating its potential towards enabling continual robot learning. Code: https://github.com/AlejandroMllo/action_flow_matching.