The Unreasonable Effectiveness of Discrete-Time Gaussian Process Mixtures for Robot Policy Learning

📄 arXiv: 2505.03296v1 📥 PDF

作者: Jan Ole von Hartz, Adrian Röfer, Joschka Boedecker, Abhinav Valada

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-05-06

备注: Submitted for publication to IEEE Transaction on Robotics

💡 一句话要点

提出MiDiGap以解决机器人策略学习中的样本效率问题

🎯 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) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人学习 高斯过程 模仿学习 样本效率 策略迁移 多模态任务 动态动作 长时间行为

📋 核心要点

  1. 现有的机器人策略学习方法在样本效率和泛化能力上存在不足，尤其是在复杂任务中。
  2. 论文提出的MiDiGap方法通过离散时间高斯过程混合模型实现灵活的策略表示，能够从少量演示中学习。
  3. 实验结果显示，MiDiGap在多个基准任务上显著提高了策略成功率和样本效率，尤其在跨实体迁移中表现优异。

📝 摘要（中文）

我们提出了一种新的方法——离散时间高斯过程混合模型（MiDiGap），用于机器人操作中的灵活策略表示和模仿学习。MiDiGap能够仅通过五个演示样本和相机观察进行学习，并在多种具有挑战性的任务中实现广泛的泛化能力。该方法在长时间行为（如制作咖啡）、高度受限的动作（如开门）、动态动作（如用铲子舀取）以及多模态任务（如挂杯子）方面表现优异。MiDiGap在CPU上学习这些任务的时间少于一分钟，并且能够线性扩展到大规模数据集。此外，我们开发了一套丰富的推理时间引导工具，利用碰撞信号和机器人运动学约束等证据进行引导，从而实现新的泛化能力，包括避障和跨实体策略迁移。MiDiGap在多种少样本操作基准上达到了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决机器人策略学习中的样本效率低和泛化能力不足的问题。现有方法通常需要大量的演示样本，且在复杂任务中难以实现有效的学习和迁移。

核心思路：MiDiGap通过离散时间高斯过程混合模型，能够在仅有少量演示的情况下，利用相机观察进行高效学习。这种设计使得模型能够灵活适应多种任务，并在不同场景中进行泛化。

技术框架：该方法的整体架构包括数据采集、模型训练和推理三个主要阶段。首先，通过相机获取演示数据；然后，利用高斯过程混合模型进行策略学习；最后，在推理阶段结合碰撞信号和运动学约束进行策略引导。

关键创新：MiDiGap的核心创新在于其高效的样本利用能力和灵活的策略表示，与传统方法相比，能够在更少的演示下实现更好的学习效果。

关键设计：在模型设计上，MiDiGap采用了特定的损失函数和参数设置，以优化策略学习过程。此外，模型结构上结合了多模态输入，增强了对复杂任务的适应能力。

📊 实验亮点

在实验中，MiDiGap在受限的RLBench任务上将策略成功率提高了76个百分点，轨迹成本降低了67%。在多模态任务中，策略成功率提高了48个百分点，样本效率提升了20倍。此外，在跨实体迁移中，策略成功率更是翻倍，显示出其卓越的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、工业自动化和人机协作等。通过提高机器人在复杂环境中的操作能力，MiDiGap能够显著提升机器人在实际应用中的效率和灵活性，未来可能推动智能机器人技术的广泛应用。

📄 摘要（原文）

We present Mixture of Discrete-time Gaussian Processes (MiDiGap), a novel approach for flexible policy representation and imitation learning in robot manipulation. MiDiGap enables learning from as few as five demonstrations using only camera observations and generalizes across a wide range of challenging tasks. It excels at long-horizon behaviors such as making coffee, highly constrained motions such as opening doors, dynamic actions such as scooping with a spatula, and multimodal tasks such as hanging a mug. MiDiGap learns these tasks on a CPU in less than a minute and scales linearly to large datasets. We also develop a rich suite of tools for inference-time steering using evidence such as collision signals and robot kinematic constraints. This steering enables novel generalization capabilities, including obstacle avoidance and cross-embodiment policy transfer. MiDiGap achieves state-of-the-art performance on diverse few-shot manipulation benchmarks. On constrained RLBench tasks, it improves policy success by 76 percentage points and reduces trajectory cost by 67%. On multimodal tasks, it improves policy success by 48 percentage points and increases sample efficiency by a factor of 20. In cross-embodiment transfer, it more than doubles policy success. We make the code publicly available at https://midigap.cs.uni-freiburg.de.