ACORN: Adaptive Contrastive Optimization for Safe and Robust Fine-Grained Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2505.06628v1 📥 PDF

作者: Zhongquan Zhou, Shuhao Li, Zixian Yue

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-10

备注: 6 pages,4 figures

💡 一句话要点

ACORN：用于安全鲁棒精细机器人操作的自适应对比优化

🎯 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 鲁棒性 安全性 对比学习 具身智能

📋 核心要点

  1. 现有具身智能方法在真实环境中面临鲁棒性和安全性挑战，容易因环境扰动导致策略失效。
  2. ACORN算法利用对比学习，通过对齐专家轨迹和规避不安全行为来提升策略的鲁棒性。
  3. 实验表明，ACORN在多种操作环境中显著提高了安全指标，最高提升达23%。

📝 摘要（中文）

具身智能研究传统上侧重于成功率和累积奖励等性能指标，而忽略了实际部署中出现的关键鲁棒性和安全性考虑。在实际环境中，智能体不断遇到无法预测的情况和分布偏移，导致看似可靠的策略出现灾难性故障，尤其是在操作任务中。为了解决这个问题，我们引入了四个新颖的以安全为中心的指标，用于量化智能体对环境扰动的适应能力。在此基础上，我们提出了一种用于鲁棒操作的自适应对比优化（ACORN），这是一种即插即用算法，可在不牺牲性能的情况下提高策略的鲁棒性。ACORN利用对比学习来同时将轨迹与专家演示对齐，同时偏离潜在的不安全行为。我们的方法通过结构化高斯噪声注入有效地生成信息丰富的负样本，采用双重扰动技术，在保持样本多样性的同时最大限度地减少计算开销。在各种操作环境中的综合实验验证了ACORN的有效性，与基线方法相比，在扰动下安全指标提高了高达23%。这些发现强调了ACORN在安全关键的实际应用中实现具身智能体可靠部署的巨大潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人操作方法在真实环境中部署时，往往缺乏足够的鲁棒性和安全性，容易受到环境扰动的影响，导致性能下降甚至失败。这些方法通常只关注成功率等性能指标，而忽略了安全约束和对未知环境的适应能力。

核心思路：ACORN的核心思路是利用对比学习，同时学习模仿专家行为和避免不安全行为。通过将策略生成的轨迹与专家轨迹进行对比，并惩罚与不安全行为相似的轨迹，从而提高策略的鲁棒性和安全性。这种方法旨在使智能体能够更好地适应环境扰动，并在未知情况下做出更安全可靠的决策。

技术框架：ACORN算法的整体框架包括以下几个主要模块：1) 策略网络：用于生成机器人操作的轨迹。2) 专家演示数据：提供安全和成功的操作示例。3) 对比学习模块：通过对比策略生成的轨迹与专家轨迹和负样本，更新策略网络。4) 负样本生成模块：通过结构化高斯噪声注入，生成信息丰富的负样本，用于训练策略网络避免不安全行为。5) 安全指标评估模块：用于评估策略在不同扰动下的安全性。

关键创新：ACORN的关键创新在于其自适应对比优化方法和双重扰动负样本生成技术。自适应对比优化能够根据环境扰动动态调整对比学习的权重，从而更好地平衡性能和安全性。双重扰动负样本生成技术通过在原始状态和动作上同时添加噪声，生成更具挑战性和信息量的负样本，从而提高策略的鲁棒性。

关键设计：ACORN的关键设计包括：1) 对比损失函数：用于衡量策略生成的轨迹与专家轨迹和负样本之间的相似度。2) 结构化高斯噪声注入：用于生成负样本，噪声的方差根据环境扰动的程度进行调整。3) 双重扰动：同时对状态和动作进行扰动，以生成更具挑战性的负样本。4) 安全指标：用于评估策略在不同扰动下的安全性，例如碰撞率和违反约束的程度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ACORN算法在多种机器人操作环境中显著提高了安全指标。与基线方法相比，在存在环境扰动的情况下，ACORN的安全指标提升高达23%。此外，ACORN在提高安全性的同时，并没有显著降低性能指标，例如成功率。这些结果表明，ACORN是一种有效的提高机器人操作鲁棒性和安全性的方法。

🎯 应用场景

ACORN算法具有广泛的应用前景，尤其适用于安全关键的机器人操作任务，如医疗手术机器人、工业自动化机器人和家庭服务机器人。通过提高机器人的鲁棒性和安全性，ACORN可以降低事故风险，提高工作效率，并扩展机器人在复杂和未知环境中的应用范围。未来，ACORN可以与其他技术相结合，例如强化学习和模仿学习，进一步提高机器人的智能化水平。

📄 摘要（原文）

Embodied AI research has traditionally emphasized performance metrics such as success rate and cumulative reward, overlooking critical robustness and safety considerations that emerge during real-world deployment. In actual environments, agents continuously encounter unpredicted situations and distribution shifts, causing seemingly reliable policies to experience catastrophic failures, particularly in manipulation tasks. To address this gap, we introduce four novel safety-centric metrics that quantify an agent's resilience to environmental perturbations. Building on these metrics, we present Adaptive Contrastive Optimization for Robust Manipulation (ACORN), a plug-and-play algorithm that enhances policy robustness without sacrificing performance. ACORN leverages contrastive learning to simultaneously align trajectories with expert demonstrations while diverging from potentially unsafe behaviors. Our approach efficiently generates informative negative samples through structured Gaussian noise injection, employing a double perturbation technique that maintains sample diversity while minimizing computational overhead. Comprehensive experiments across diverse manipulation environments validate ACORN's effectiveness, yielding improvements of up to 23% in safety metrics under disturbance compared to baseline methods. These findings underscore ACORN's significant potential for enabling reliable deployment of embodied agents in safety-critical real-world applications.