AnyBody: A Benchmark Suite for Cross-Embodiment Manipulation
作者: Meenal Parakh, Alexandre Kirchmeyer, Beining Han, Jia Deng
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2025-05-21
💡 一句话要点
AnyBody：用于跨具身操作的基准测试套件
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 跨具身操作 强化学习 机器人泛化 基准测试 机器人形态
📋 核心要点
- 现有机器人操作策略难以泛化到新的机器人形态，阻碍了可扩展和可迁移的学习。
- 论文提出AnyBody基准测试套件，专注于跨具身操作，包含到达和推动两个基础任务，并测试插值、外推和组合泛化能力。
- 实验结果揭示了多具身学习的局限性，并分析了架构和训练设计对策略泛化的影响。
📝 摘要（中文）
在机器人技术中，将控制策略推广到新的具身是一个根本性的挑战，它能够实现可扩展和可转移的学习。虽然之前的工作已经在运动中探索了这一点，但在操作任务中进行系统研究仍然有限，部分原因是缺乏标准化的基准。本文介绍了一个用于学习跨具身操作的基准，重点关注两个基础任务——到达和推动——跨越各种形态。该基准旨在测试沿三个轴的泛化能力：插值（测试在共享相同链接结构的机器人类别中的性能）、外推（测试在具有不同链接结构的机器人上的性能）和组合（测试链接结构的组合）。在该基准上，我们评估了不同强化学习策略从多种形态中学习并推广到新形态的能力。我们的研究旨在回答形态感知训练是否能胜过单具身基线，零样本泛化到未见过的形态是否可行，以及这些模式在不同的泛化机制中如何一致地保持。结果突出了多具身学习的当前局限性，并提供了关于架构和训练设计选择如何影响策略泛化的见解。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人操作控制策略难以泛化到具有不同形态的机器人上，导致训练好的策略只能在特定机器人上使用，限制了机器人学习的通用性和可扩展性。缺乏标准化的基准测试，使得跨具身操作的研究难以进行有效的比较和分析。
核心思路：论文的核心思路是构建一个包含多种机器人形态的操作任务基准，通过在该基准上训练和测试不同的强化学习策略，研究策略在不同形态机器人之间的泛化能力。通过系统地评估不同策略在插值、外推和组合泛化方面的表现，从而深入理解影响跨具身操作泛化的关键因素。
技术框架：AnyBody基准测试套件主要包含以下几个部分：1) 多种机器人形态：涵盖不同链接结构的机器人模型。2) 两个基础操作任务：到达和推动。3) 三种泛化模式：插值（同一类别机器人）、外推（不同类别机器人）和组合（混合机器人）。研究人员可以使用该基准测试套件，训练不同的强化学习策略，并在不同的机器人形态和泛化模式下进行评估。
关键创新：该论文的主要创新在于构建了一个标准化的跨具身操作基准测试套件，该套件包含多种机器人形态和泛化模式，为研究跨具身操作的泛化能力提供了一个统一的平台。此外，论文还系统地评估了不同强化学习策略在该基准上的表现，并分析了影响泛化的关键因素。
关键设计：基准测试套件中，机器人形态的选择需要具有代表性，涵盖不同链接结构的机器人。操作任务的设计需要具有挑战性，能够充分测试策略的泛化能力。泛化模式的设计需要覆盖不同的泛化场景，包括插值、外推和组合。强化学习策略的选择需要具有多样性，能够代表不同的算法思想。评估指标的选择需要能够准确反映策略的泛化性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文构建的AnyBody基准测试套件，为跨具身操作研究提供了一个标准化的评估平台。实验结果表明，形态感知训练在某些情况下可以优于单具身基线，但零样本泛化到未见过的形态仍然具有挑战性。研究还发现，架构和训练设计选择对策略泛化具有显著影响。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人通用操作系统的开发，使机器人能够快速适应新的工作环境和任务需求。通过学习跨具身操作策略，可以降低机器人部署成本，提高机器人的智能化水平，促进机器人在工业、服务等领域的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Generalizing control policies to novel embodiments remains a fundamental challenge in enabling scalable and transferable learning in robotics. While prior works have explored this in locomotion, a systematic study in the context of manipulation tasks remains limited, partly due to the lack of standardized benchmarks. In this paper, we introduce a benchmark for learning cross-embodiment manipulation, focusing on two foundational tasks-reach and push-across a diverse range of morphologies. The benchmark is designed to test generalization along three axes: interpolation (testing performance within a robot category that shares the same link structure), extrapolation (testing on a robot with a different link structure), and composition (testing on combinations of link structures). On the benchmark, we evaluate the ability of different RL policies to learn from multiple morphologies and to generalize to novel ones. Our study aims to answer whether morphology-aware training can outperform single-embodiment baselines, whether zero-shot generalization to unseen morphologies is feasible, and how consistently these patterns hold across different generalization regimes. The results highlight the current limitations of multi-embodiment learning and provide insights into how architectural and training design choices influence policy generalization.