GPA-RAM: Grasp-Pretraining Augmented Robotic Attention Mamba for Spatial Task Learning
作者: Juyi Sheng, Yangjun Liu, Sheng Xu, Zhixin Yang, Mengyuan Liu
分类: cs.RO
发布日期: 2025-04-28 (更新: 2025-11-19)
💡 一句话要点
提出GPA-RAM框架，提升机器人空间任务学习中的抓取预训练和推理效率。
🎯 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: 机器人操作 抓取预训练 多模态学习 注意力机制 状态空间模型 空间任务学习 强化学习 机器人注意力Mamba
📋 核心要点
- 现有机器人操作方法常因初始抓取不佳导致任务失败，需要复杂的姿态调整。
- 提出抓取预训练增强（GPA）框架，提升抓取感知能力，无需额外数据标注。
- 引入机器人注意力Mamba（RAM）架构，平衡模型容量和推理效率，适用于离散和连续动作生成。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为抓取预训练增强（GPA）的多模态学习框架，旨在提升机器人操作任务中的初始抓取性能，无需额外的数据收集和标注。GPA在RLBench多任务基准测试中将成功率从79.3%提升至84.2%，在ALOHA双臂操作任务中从86%/16%提升至98%/38%。为了解决GPA带来的计算延迟问题，本文进一步提出了机器人注意力Mamba（RAM）架构，该架构结合了注意力机制和状态空间模型（SSM），在保持高效推理的同时，有效捕捉复杂的空间特征。GPA-RAM框架在模拟和真实世界的四个机器人系统中均表现出卓越的性能，在RLBench上相比RVT2和ARP+分别提升了8.2%和2.6%，在ALOHA双臂连续任务上提升了40%和12%，同时推理速度达到约71 FPS。该工作为开发精确且响应迅速的机器人系统提供了一个框架。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人操作任务，特别是精细操作，往往受限于初始抓取的质量。不准确或不稳定的初始抓取会导致后续操作步骤的失败，需要额外的姿态调整，增加了任务的复杂性和失败的风险。现有方法通常依赖大量抓取姿态数据进行训练，数据收集和标注成本高昂。
核心思路：本文的核心思路是通过抓取预训练增强（GPA）来提升模型对抓取的感知能力，从而改善初始抓取的质量。GPA利用多模态学习，在不增加额外抓取姿态数据的前提下，提升模型容量。同时，为了解决模型容量增加带来的计算延迟问题，引入机器人注意力Mamba（RAM）架构，在保持高效推理的同时，有效捕捉复杂的空间特征。
技术框架：GPA-RAM框架包含两个主要组成部分：GPA和RAM。GPA是一个多模态学习框架，用于增强抓取预训练，提升模型对抓取的感知能力。RAM是一个结合了注意力机制和状态空间模型（SSM）的架构，用于高效地处理空间信息。整个框架可以应用于离散和连续动作生成，适用于不同的机器人操作任务。
关键创新：最重要的技术创新点在于GPA和RAM的结合。GPA通过多模态学习提升抓取感知能力，无需额外数据标注。RAM架构则在保持高效推理的同时，有效捕捉复杂的空间特征，解决了传统方法中模型容量和推理效率之间的矛盾。
关键设计：GPA的关键设计在于如何利用现有的数据来增强抓取预训练。RAM的关键设计在于如何将注意力机制和状态空间模型（SSM）有效地结合起来，以实现高效的推理。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中有详细描述，但此处未给出具体数值。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，GPA-RAM框架在RLBench多任务基准测试中，相比RVT2和ARP+分别提升了8.2%和2.6%，成功率达到87.5%。在ALOHA双臂连续任务中，GPA-RAM相比原有方法提升了40%和12%，成功率分别达到56%和98%。同时，GPA-RAM的推理速度达到约71 FPS，证明了其在实际应用中的可行性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于各种机器人操作任务，例如工业自动化、医疗手术、家庭服务等。通过提升机器人的抓取能力和操作效率，可以降低人工成本，提高生产效率，并为人类提供更便捷的服务。未来，该技术有望应用于更复杂的机器人系统中，实现更高级的自主操作。
📄 摘要（原文）
Task failures in prior fine-grained robotic manipulation methods often stem from suboptimal initial grasping, which is critical for subsequent manipulation and reducing the requirement for complex pose adjustments. To address this, we propose Grasp-Pretraining Augmentation (GPA), a general multi-modal learning framework that enhances grasp perception without additional grasp pose data collection and labeling. GPA achieves evident enhancement on RLBench multi-task benchmark (from 79.3% to 84.2%) and ALOHA bimanual manipulation tasks (from 86%/16% to 98%/38%). Although GPA enhances fine-grained grasping performance by leveraging increased model capacity, it incurs computational latency and hinders real-time deployment. To mitigate this limitation, we propose Robotic Attention Mamba (RAM). This architecture synergizes attention mechanisms with state space models (SSMs), effectively capturing complex spatial features while maintaining superior inference efficiency. Our unified GPA-RAM framework balances model capacity with efficiency and applies to both discrete and continuous action generation. GPA-RAM demonstrates superior performance across four robotic systems with diverse camera configurations in both simulation and the real world. Compared with previous state-of-the-art methods, it improves average success rates by 8.2% over RVT2 (from 79.3% to 87.5%) and 2.6% over ARP^+ (from 84.9% to 87.5%) on the RLBench multi-task benchmark and 40% (from 16% to 56%), 12% (from 86% to 98%) on ALOHA bimanual continuous tasks, with inference speed of about 71 FPS. This work provides a framework for developing robotic systems that are simultaneously precise and responsive. The project and code are at https://gpa-ram.github.io/