Zero-Shot Visual Generalization in Robot Manipulation
作者: Sumeet Batra, Gaurav Sukhatme
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-05-16
💡 一句话要点
提出基于解耦表示学习和联想记忆的机器人操作零样本视觉泛化方法
🎯 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)
关键词: 机器人操作 视觉泛化 解耦表示学习 联想记忆 零样本学习
📋 核心要点
- 现有基于视觉的机器人操作策略在面对视觉环境变化时泛化能力不足，依赖大量数据或特定表示。
- 该论文结合解耦表示学习和联想记忆，使机器人策略能够适应新的视觉环境，实现零样本泛化。
- 实验表明，该方法在模拟和真实机器人上均能有效应对视觉扰动，并在模仿学习中优于现有方法。
📝 摘要（中文）
在机器人学习中，训练对各种视觉环境具有鲁棒性的基于视觉的操作策略仍然是一个重要且未解决的挑战。目前的方法通常依赖于点云和深度等不变表示，或者通过视觉域随机化和/或大型、视觉多样的数据集来强制泛化。解耦表示学习——特别是与联想记忆原理相结合时——最近在使基于视觉的强化学习策略对视觉分布偏移具有鲁棒性方面显示出希望。然而，这些技术主要局限于更简单的基准和玩具环境。在这项工作中，我们将解耦表示学习和联想记忆扩展到更具视觉和动态复杂性的操作任务，并展示了在模拟和真实硬件中对视觉扰动的零样本适应性。我们进一步将这种方法扩展到模仿学习，特别是Diffusion Policy，并通过实验表明，与最先进的模仿学习方法相比，在视觉泛化方面有显著提高。最后，我们引入了一种从模型等变文献中改编的新技术，该技术将任何训练过的神经网络策略转换为对2D平面旋转不变的策略，使我们的策略不仅在视觉上具有鲁棒性，而且对某些相机扰动也具有弹性。我们相信，这项工作标志着朝着操作策略迈出了重要一步，这些策略不仅可以开箱即用，而且对现实世界部署的复杂性和动态特性具有鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于视觉的机器人操作策略难以泛化到新的视觉环境。现有方法要么依赖于特定类型的输入（如点云），要么需要大量的视觉数据进行训练（如域随机化），这限制了它们在实际场景中的应用。痛点在于缺乏一种能够有效提取场景不变特征并适应视觉变化的通用方法。
核心思路：该论文的核心思路是利用解耦表示学习来提取与任务相关的、对视觉变化不敏感的特征，并结合联想记忆来快速适应新的视觉环境。通过将视觉信息解耦为内容和风格，策略可以专注于内容信息，从而忽略视觉干扰。联想记忆则允许策略快速回忆并适应新的视觉风格。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 视觉编码器：将原始图像编码为解耦的表示，包括内容和风格信息。2) 联想记忆模块：存储和检索与任务相关的经验，用于快速适应新的视觉环境。3) 策略网络：基于内容信息和联想记忆的输出，生成机器人控制指令。该框架可以应用于强化学习和模仿学习。
关键创新：该论文的关键创新在于将解耦表示学习和联想记忆成功应用于复杂的机器人操作任务，并证明了其在零样本视觉泛化方面的有效性。此外，论文还提出了一种基于模型等变的旋转不变性技术，进一步增强了策略的鲁棒性。
关键设计：在解耦表示学习方面，论文采用了VAE或GAN等模型来学习内容和风格的解耦表示。联想记忆模块可以使用k-NN或Transformer等结构来实现。策略网络可以使用MLP或RNN等结构。损失函数包括重构损失、解耦损失和任务相关的损失。旋转不变性技术通过对输入图像进行旋转变换，并对策略网络的输出进行相应的逆变换来实现。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文在模拟和真实机器人上进行了实验，证明了该方法在零样本视觉泛化方面的有效性。在模仿学习任务中，该方法显著优于现有的Diffusion Policy等方法。此外，旋转不变性技术进一步提高了策略的鲁棒性，使其能够应对相机姿态的变化。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于各种机器人操作任务，尤其是在需要机器人适应不同视觉环境的场景中，例如家庭服务机器人、工业自动化、医疗机器人等。该方法可以降低机器人部署的成本和难度，提高机器人在真实世界中的鲁棒性和泛化能力，加速机器人技术的商业化进程。
📄 摘要（原文）
Training vision-based manipulation policies that are robust across diverse visual environments remains an important and unresolved challenge in robot learning. Current approaches often sidestep the problem by relying on invariant representations such as point clouds and depth, or by brute-forcing generalization through visual domain randomization and/or large, visually diverse datasets. Disentangled representation learning - especially when combined with principles of associative memory - has recently shown promise in enabling vision-based reinforcement learning policies to be robust to visual distribution shifts. However, these techniques have largely been constrained to simpler benchmarks and toy environments. In this work, we scale disentangled representation learning and associative memory to more visually and dynamically complex manipulation tasks and demonstrate zero-shot adaptability to visual perturbations in both simulation and on real hardware. We further extend this approach to imitation learning, specifically Diffusion Policy, and empirically show significant gains in visual generalization compared to state-of-the-art imitation learning methods. Finally, we introduce a novel technique adapted from the model equivariance literature that transforms any trained neural network policy into one invariant to 2D planar rotations, making our policy not only visually robust but also resilient to certain camera perturbations. We believe that this work marks a significant step towards manipulation policies that are not only adaptable out of the box, but also robust to the complexities and dynamical nature of real-world deployment. Supplementary videos are available at https://sites.google.com/view/vis-gen-robotics/home.