Long-Horizon Visual Imitation Learning via Plan and Code Reflection
作者: Quan Chen, Chenrui Shi, Qi Chen, Yuwei Wu, Zhi Gao, Xintong Zhang, Rui Gao, Kun Wu, Yunde Jia
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-09-04 (更新: 2025-09-30)
备注: 9 pages, 4 figures
💡 一句话要点
提出基于计划与代码反思的长时程视觉模仿学习框架，解决复杂动作序列的时序和空间关系建模难题。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 视觉模仿学习 长时程任务 计划反思 代码反思 时序关系建模 空间关系建模 机器人学习 动作序列生成
📋 核心要点
- 现有视觉模仿学习方法难以有效处理长时程、复杂动作序列中的时序和空间关系，导致性能瓶颈。
- 论文提出计划与代码反思框架，通过反思模块验证和修正计划与代码，提升智能体对时序和空间关系的理解。
- 引入LongVILBench基准测试，实验表明现有方法表现不佳，而提出的框架建立了新的性能基线。
📝 摘要（中文）
本文针对视觉模仿学习中，从包含复杂动作序列的长时程演示视频中学习的挑战，特别是理解动作的时序关系和物体间的空间关系。提出了一种新的智能体框架，该框架包含两个专门的反思模块，以增强计划和代码的生成。计划生成模块产生初始动作序列，然后由计划反思模块验证，以确保与演示视频的时序连贯性和空间对齐。代码生成模块将计划转换为可执行代码，而代码反思模块验证和细化生成的代码，以确保与生成的计划的正确性和一致性。这两个反思模块共同使智能体能够检测和纠正计划生成和代码生成中的错误，从而提高在具有复杂时序和空间依赖性的任务中的性能。为了支持系统评估，我们引入了LongVILBench，这是一个包含300个人工演示的基准，动作序列最多包含18个步骤。LongVILBench强调跨多种任务类型的时序和空间复杂性。实验结果表明，现有方法在此基准上表现不佳，而我们的新框架为长时程视觉模仿学习建立了一个强大的基线。
🔬 方法详解
问题定义：现有的视觉模仿学习方法在处理长时程、复杂动作序列时，难以有效地建模动作之间的时序关系以及物体之间的空间关系。这导致智能体在执行复杂任务时容易出错，泛化能力较差。尤其是在动作序列较长时，误差会随着时间累积，严重影响最终性能。
核心思路：论文的核心思路是通过引入“反思”机制，让智能体在生成计划和代码的过程中，能够自我检查和修正错误。具体来说，智能体首先生成一个初步的动作计划，然后通过“计划反思”模块来验证该计划是否与演示视频在时序和空间上保持一致。接着，智能体将计划转换为可执行的代码，并通过“代码反思”模块来验证代码是否正确地实现了计划的意图。通过这两个反思模块的迭代修正，智能体可以逐步提高计划和代码的质量，从而更好地模仿演示视频中的行为。
技术框架：整体框架包含四个主要模块：计划生成模块、计划反思模块、代码生成模块和代码反思模块。计划生成模块负责根据观察到的视觉信息生成一个初步的动作序列计划。计划反思模块接收计划生成模块的输出以及演示视频，通过对比分析，判断计划是否合理，并进行修正。代码生成模块将修正后的计划转换为可执行的代码。代码反思模块则负责验证生成的代码是否正确地实现了计划的意图，并进行必要的调整。这两个反思模块循环迭代，直到生成高质量的计划和代码。
关键创新：最重要的创新点在于引入了计划和代码的双重反思机制。与传统的模仿学习方法相比，该方法不仅关注动作的生成，更关注动作背后的逻辑和意图。通过反思机制，智能体可以更好地理解演示视频中的时序和空间关系，从而生成更合理、更可靠的动作序列。这种双重反思机制能够有效地减少误差累积，提高智能体的泛化能力。
关键设计：计划反思模块和代码反思模块是关键。计划反思模块可能使用注意力机制来关注演示视频中的关键帧，并使用循环神经网络来建模动作序列的时序关系。代码反思模块可能使用符号执行或形式化验证等技术来检查代码的正确性。具体的损失函数设计可能包括模仿学习损失、时序一致性损失和空间对齐损失等。网络结构的选择取决于具体的任务和数据集，但通常会采用卷积神经网络来处理视觉信息，并使用循环神经网络或Transformer来建模动作序列。
📊 实验亮点
实验结果表明，在LongVILBench基准测试中，现有方法表现不佳，而提出的框架显著提升了长时程视觉模仿学习的性能，为该领域建立了一个新的基线。具体性能数据（例如成功率、动作准确率等）未在摘要中给出，但强调了该框架在处理复杂时序和空间依赖性任务上的优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人流程自动化、自动驾驶、游戏AI等领域。例如，在机器人流程自动化中，机器人可以通过模仿人类操作视频来学习复杂的任务流程。在自动驾驶领域，自动驾驶系统可以通过模仿人类驾驶行为来提高驾驶安全性。该研究的未来影响在于，它有望推动智能体自主学习能力的提升，使其能够更好地适应复杂多变的环境。
📄 摘要（原文）
Learning from long-horizon demonstrations with complex action sequences presents significant challenges for visual imitation learning, particularly in understanding temporal relationships of actions and spatial relationships between objects. In this paper, we propose a new agent framework that incorporates two dedicated reflection modules to enhance both plan and code generation. The plan generation module produces an initial action sequence, which is then verified by the plan reflection module to ensure temporal coherence and spatial alignment with the demonstration video. The code generation module translates the plan into executable code, while the code reflection module verifies and refines the generated code to ensure correctness and consistency with the generated plan. These two reflection modules jointly enable the agent to detect and correct errors in both the plan generation and code generation, improving performance in tasks with intricate temporal and spatial dependencies. To support systematic evaluation, we introduce LongVILBench, a benchmark comprising 300 human demonstrations with action sequences of up to 18 steps. LongVILBench emphasizes temporal and spatial complexity across multiple task types. Experimental results demonstrate that existing methods perform poorly on this benchmark, whereas our new framework establishes a strong baseline for long-horizon visual imitation learning.