ViSA-Flow: Accelerating Robot Skill Learning via Large-Scale Video Semantic Action Flow

📄 arXiv: 2505.01288v3 📥 PDF

作者: Changhe Chen, Quantao Yang, Xiaohao Xu, Nima Fazeli, Olov Andersson

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-05-02 (更新: 2025-11-12)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出ViSA-Flow以解决机器人技能学习中的数据收集成本问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)

关键词: 机器人技能学习 语义动作流 自监督学习 人机交互 数据稀缺 操作结构 视频理解

📋 核心要点

  1. 现有方法在机器人技能学习中面临高昂的数据收集成本，限制了复杂操作技能的获取。
  2. 本文提出的ViSA-Flow框架通过自监督学习，从未标记的视频数据中提取语义动作流，捕捉操控者与物体的交互。
  3. 实验结果显示，ViSA-Flow在CALVIN基准和实际任务中表现优异，尤其在数据稀缺的情况下显著提升性能。

📝 摘要（中文）

机器人在获取复杂操作技能时面临的主要挑战是收集大规模机器人演示的高昂成本。与此不同，人类能够通过观察他人与环境的互动高效学习。为此，本文提出语义动作流作为核心中间表示，捕捉基本的时空操控者-物体交互，且不受表面视觉差异的影响。我们提出的ViSA-Flow框架通过自监督学习从未标记的大规模视频数据中学习这一表示。首先，生成模型在自动提取的大规模人-物体交互视频数据上进行预训练，学习到稳健的操作结构先验。然后，通过在经过相同语义抽象管道处理的小规模机器人演示上进行微调，快速适应目标机器人。实验结果表明，ViSA-Flow在CALVIN基准和实际任务中实现了最先进的性能，尤其在低数据环境下，优于之前的方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人在学习复杂操作技能时，因收集大规模演示数据而导致的高成本问题。现有方法往往依赖于大量标记数据，限制了其应用范围。

核心思路：ViSA-Flow通过引入语义动作流作为中间表示，能够有效捕捉操控者与物体之间的时空交互，从而减少对大量标记数据的依赖。该方法通过自监督学习从未标记的视频中提取信息，提升学习效率。

技术框架：ViSA-Flow的整体架构包括两个主要阶段：首先，使用生成模型在大规模人-物体交互视频数据上进行预训练，提取语义动作流；其次，通过微调在小规模机器人演示上，快速适应目标机器人。

关键创新：该研究的核心创新在于提出了语义动作流作为一种新的中间表示，能够有效捕捉操控者与物体的交互，且不受表面视觉差异的影响。这一方法与传统依赖大量标记数据的学习方式本质上有所不同。

关键设计：在模型设计上，采用了生成模型进行预训练，并在微调阶段使用相同的语义抽象管道处理机器人演示。损失函数和网络结构的具体细节未在摘要中详细说明，需参考论文的完整内容。

📊 实验亮点

在CALVIN基准和实际任务中，ViSA-Flow实现了最先进的性能，特别是在低数据环境下，显著优于之前的方法。具体实验结果显示，该方法在数据稀缺情况下的表现提升幅度超过了现有技术，验证了其有效性和实用性。

🎯 应用场景

ViSA-Flow的研究成果在机器人技能学习、自动化操作和人机交互等领域具有广泛的应用潜力。通过降低对大量标记数据的依赖，该方法能够加速机器人在复杂环境中的学习过程，提升其自主操作能力，未来可能推动智能机器人在家庭、工业和服务等多个领域的应用。

📄 摘要（原文）

One of the central challenges preventing robots from acquiring complex manipulation skills is the prohibitive cost of collecting large-scale robot demonstrations. In contrast, humans are able to learn efficiently by watching others interact with their environment. To bridge this gap, we introduce semantic action flow as a core intermediate representation capturing the essential spatio-temporal manipulator-object interactions, invariant to superficial visual differences. We present ViSA-Flow, a framework that learns this representation self-supervised from unlabeled large-scale video data. First, a generative model is pre-trained on semantic action flows automatically extracted from large-scale human-object interaction video data, learning a robust prior over manipulation structure. Second, this prior is efficiently adapted to a target robot by fine-tuning on a small set of robot demonstrations processed through the same semantic abstraction pipeline. We demonstrate through extensive experiments on the CALVIN benchmark and real-world tasks that ViSA-Flow achieves state-of-the-art performance, particularly in low-data regimes, outperforming prior methods by effectively transferring knowledge from human video observation to robotic execution. Videos are available at https://visaflow-web.github.io/ViSAFLOW.