Prompt-responsive Object Retrieval with Memory-augmented Student-Teacher Learning
作者: Malte Mosbach, Sven Behnke
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-05-04
💡 一句话要点
提出一种基于记忆增强学生-教师学习的提示响应式物体抓取方法
🎯 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: 提示响应 机器人操作 强化学习 记忆增强 学生-教师学习
📋 核心要点
- 现有方法难以将高层指令与精细的机器人灵巧控制相结合，限制了机器人任务的泛化能力。
- 利用SAM模型从用户提示中提取目标物体信息，并结合记忆增强模型进行隐式状态估计，实现提示响应。
- 通过实验验证，该方法能够成功学习提示响应策略，并在杂乱场景中实现物体抓取。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种结合可提示基础模型与强化学习(RL)的新方法，使机器人能够以提示响应的方式执行灵巧操作任务。现有方法难以将高层命令与细粒度的灵巧控制联系起来。为了解决这个问题，我们提出了一个记忆增强的学生-教师学习框架。我们使用Segment-Anything 2 (SAM 2)模型作为感知骨干，从用户提示中推断出感兴趣的物体。虽然检测结果并不完美，但它们的时间序列为记忆增强模型的隐式状态估计提供了丰富的信息。我们的方法成功地学习了提示响应策略，并在从杂乱场景中拾取物体的任务中得到了验证。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人灵巧操作中，如何使机器人能够根据用户给定的提示（prompt）来抓取特定物体的问题。现有方法通常难以将高层指令（例如“抓取红色的杯子”）与机器人底层的精细动作控制联系起来，导致机器人难以在复杂环境中根据提示完成任务。现有方法的痛点在于缺乏有效的机制来理解和利用用户提示，以及将提示信息转化为可执行的机器人动作。
核心思路：论文的核心思路是利用预训练的视觉分割模型（Segment-Anything Model, SAM）来解析用户提示，提取目标物体的视觉信息，并将其与记忆增强的强化学习框架相结合。通过记忆模块，模型可以学习到目标物体在时间序列上的状态变化，从而更准确地估计当前状态，并做出相应的动作。这种方法将高层语义信息与底层控制策略相结合，实现了提示响应式的机器人操作。
技术框架：整体框架是一个学生-教师学习框架，其中教师网络提供指导信号，学生网络学习策略。框架包含以下主要模块：1) 感知模块：使用SAM模型根据用户提示分割目标物体。2) 记忆模块：利用循环神经网络（RNN）或Transformer等模型，对分割结果的时间序列进行编码，形成记忆表示。3) 策略网络：根据记忆表示和当前状态，输出机器人动作。4) 奖励函数：根据机器人是否成功抓取目标物体进行奖励。
关键创新：最重要的技术创新点在于将预训练的视觉分割模型与记忆增强的强化学习框架相结合，实现了提示响应式的机器人操作。与现有方法相比，该方法能够更有效地利用用户提示，并将其转化为可执行的机器人动作。此外，记忆模块的设计使得模型能够学习到目标物体在时间序列上的状态变化，从而更准确地估计当前状态。
关键设计：关键设计包括：1) 使用SAM模型作为感知骨干，提取目标物体的视觉信息。2) 设计合适的记忆模块，例如使用LSTM或Transformer，对分割结果的时间序列进行编码。3) 设计合适的奖励函数，鼓励机器人成功抓取目标物体。4) 使用学生-教师学习框架，加速策略学习。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中进行了详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文提出的方法在杂乱场景中的物体抓取任务上取得了成功。通过结合SAM模型和记忆增强的强化学习框架，机器人能够根据用户提示准确地抓取目标物体。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细描述（未知），但总体而言，该方法显著提升了机器人操作的智能化水平。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要人机交互的机器人操作场景，例如：智能家居服务机器人可以根据用户的语音指令抓取物品；工业机器人可以根据操作员的提示进行装配或维护；医疗机器人可以根据医生的指示进行手术操作。该研究有助于提升机器人的智能化水平和人机交互能力，具有广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
Building models responsive to input prompts represents a transformative shift in machine learning. This paradigm holds significant potential for robotics problems, such as targeted manipulation amidst clutter. In this work, we present a novel approach to combine promptable foundation models with reinforcement learning (RL), enabling robots to perform dexterous manipulation tasks in a prompt-responsive manner. Existing methods struggle to link high-level commands with fine-grained dexterous control. We address this gap with a memory-augmented student-teacher learning framework. We use the Segment-Anything 2 (SAM 2) model as a perception backbone to infer an object of interest from user prompts. While detections are imperfect, their temporal sequence provides rich information for implicit state estimation by memory-augmented models. Our approach successfully learns prompt-responsive policies, demonstrated in picking objects from cluttered scenes. Videos and code are available at https://memory-student-teacher.github.io