Self-Adapting Improvement Loops for Robotic Learning

📄 arXiv: 2506.06658v1 📥 PDF

作者: Calvin Luo, Zilai Zeng, Mingxi Jia, Yilun Du, Chen Sun

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-06-07

💡 一句话要点

提出SAIL自适应改进循环，提升机器人学习在未知任务中的泛化能力

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人学习 自适应学习 视频模型 强化学习 泛化能力 自我改进 在线学习 预训练模型

📋 核心要点

  1. 现有方法难以使机器人学习模型泛化到未见过的任务，尤其是在缺乏额外离线数据的情况下。
  2. SAIL方法通过让机器人不断地从自身产生的行为轨迹中学习，迭代更新视频模型，从而提升性能。
  3. 实验表明，SAIL在多个MetaWorld任务和真实机器人任务中，能够持续提升性能，且对数据质量不敏感。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种自适应改进循环（SAIL）方法，用于提升机器人学习在未知任务中的泛化能力。SAIL通过迭代地利用自身产生的轨迹来更新领域内视频模型，这些轨迹是通过与互联网规模的预训练视频模型进行适配而收集的。该方法能够持续提高特定任务的性能，即使这些任务在原始领域内视频模型训练期间是未知的。实验结果表明，SAIL在MetaWorld任务以及真实机器人手臂上的操作任务中，经过多次迭代后，性能持续提升。此外，SAIL对自收集经验的过滤方式以及初始领域内演示的质量具有很强的鲁棒性。通过与总结的互联网规模数据进行适配，并通过在线经验进行学习，SAIL展示了一种通过自我改进来迭代引导高性能视频模型以解决新的机器人任务的方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于专家演示训练的视频生成模型在机器人任务中表现出色，但泛化到未见过的任务仍然是一个挑战。虽然可以利用预先收集的离线数据（如网络视频数据集）来提高泛化能力，但更理想的是设计能够从自我收集的行为中持续在线改进的智能体。

核心思路：SAIL的核心思想是让机器人通过与大规模预训练模型交互，生成自己的行为轨迹，并利用这些轨迹来迭代地改进自身的视频模型。这种自我改进的循环使得机器人能够逐渐适应新的任务，而无需依赖大量的外部数据或人工干预。

技术框架：SAIL包含以下几个主要阶段：1) 初始化： 使用领域内的专家演示数据训练一个初始的视频模型。2) 探索与交互： 利用互联网规模的预训练视频模型，引导机器人在环境中进行探索，并生成行为轨迹。3) 自我学习： 使用生成的行为轨迹来更新领域内的视频模型。4) 迭代改进： 重复步骤2和3，不断改进视频模型的性能。

关键创新：SAIL的关键创新在于其自我改进的循环机制。与传统的监督学习方法不同，SAIL不需要大量的标注数据，而是通过与环境的交互和自我学习来不断提升性能。此外，SAIL还能够利用大规模的预训练模型来加速学习过程。

关键设计：SAIL的关键设计包括：1) 如何有效地利用预训练模型来引导机器人的探索；2) 如何选择和过滤自我收集的经验，以避免引入噪声；3) 如何设计损失函数，以鼓励视频模型生成高质量的行为轨迹。具体的参数设置和网络结构在论文中应该有更详细的描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SAIL在MetaWorld任务和真实机器人手臂上的操作任务中，经过多次迭代后，性能持续提升。值得注意的是，SAIL对自收集经验的过滤方式以及初始领域内演示的质量具有很强的鲁棒性，这意味着该方法在实际应用中具有很强的适应性。具体的性能提升幅度在论文中应该有更详细的量化数据（未知）。

🎯 应用场景

SAIL方法具有广泛的应用前景，可以应用于各种机器人任务，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人和自动驾驶汽车。通过自我学习和改进，这些机器人能够更好地适应复杂和动态的环境，并完成各种各样的任务。该方法还可以用于开发更智能和自主的机器人系统。

📄 摘要（原文）

Video generative models trained on expert demonstrations have been utilized as performant text-conditioned visual planners for solving robotic tasks. However, generalization to unseen tasks remains a challenge. Whereas improved generalization may be facilitated by leveraging learned prior knowledge from additional pre-collected offline data sources, such as web-scale video datasets, in the era of experience we aim to design agents that can continuously improve in an online manner from self-collected behaviors. In this work we thus propose the Self-Adapting Improvement Loop (SAIL), where an in-domain video model iteratively updates itself on self-produced trajectories, collected through adaptation with an internet-scale pretrained video model, and steadily improves its performance for a specified task of interest. We apply SAIL to a diverse suite of MetaWorld tasks, as well as two manipulation tasks on a real robot arm, and find that performance improvements continuously emerge over multiple iterations for novel tasks initially unseen during original in-domain video model training. Furthermore, we discover that SAIL is surprisingly robust regarding if and how the self-collected experience is filtered, and the quality of the initial in-domain demonstrations. Through adaptation with summarized internet-scale data, and learning through online experience, we thus demonstrate a way to iteratively bootstrap a high-performance video model for solving novel robotic tasks through self-improvement.