Generalist Robot Manipulation beyond Action Labeled Data
作者: Alexander Spiridonov, Jan-Nico Zaech, Nikolay Nikolov, Luc Van Gool, Danda Pani Paudel
分类: cs.RO
发布日期: 2025-09-24
备注: Accepted at Conference on Robot Learning 2025
💡 一句话要点
提出一种利用无动作标签数据的通用机器人操作方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 机器人操作 自监督学习 无标签数据 3D动力学预测 通用机器人 视觉-语言模型 动作预测 数据高效学习
📋 核心要点
- 现有通用机器人操作方法依赖大量带动作标签的数据，获取成本高昂且限制了泛化能力。
- 该方法利用无动作标签的人类和机器人视频，通过3D动力学预测进行自监督学习，提升数据效率。
- 实验表明，该方法不仅能提升通用机器人策略，还能使机器人在无动作标签情况下学习新任务。
📝 摘要（中文）
当前通用机器人操作的进展依赖于预训练的视觉-语言模型（VLMs）和大规模机器人演示，以零样本方式处理各种任务。一个关键挑战仍然存在：扩展高质量、带有动作标签的机器人演示数据，现有方法依赖于这些数据来实现鲁棒性和泛化。为了解决这个问题，我们提出了一种方法，该方法受益于没有动作标签的视频——包括人类和/或机器人的动作——从而增强了开放词汇表的性能，并实现了新任务的数据高效学习。我们的方法提取手或夹具位置的密集、动态3D点云，并使用提出的3D动力学预测器进行自监督。然后，使用较小的标记数据集将该预测器调整为动作预测器，以进行动作对齐。我们表明，我们的方法不仅可以从无标签的人类和机器人演示中学习——从而改进下游的通用机器人策略——而且还使机器人能够在真实和模拟环境中学习没有动作标签的新任务（即，超出动作的泛化）。
🔬 方法详解
问题定义：现有通用机器人操作方法严重依赖于大规模、高质量的、带有动作标签的机器人演示数据。然而，获取这些数据的成本非常高昂，并且标注动作标签本身也是一个耗时且容易出错的过程。这限制了通用机器人操作的扩展性和泛化能力，使其难以适应新的、未见过的任务。
核心思路：该论文的核心思路是利用大量未标注的视频数据（包含人类和/或机器人的动作）进行自监督学习，从而减少对带标签数据的依赖。通过学习手部或夹具的3D动力学信息，机器人可以理解动作的内在规律，即使没有明确的动作标签也能进行操作。然后，使用少量带标签的数据进行微调，将学习到的动力学信息与具体的动作类别对齐。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 数据收集：收集大量无动作标签的视频数据，包含人类和/或机器人的操作过程。2) 3D点云提取：从视频中提取手部或夹具位置的密集、动态3D点云。3) 3D动力学预测器训练：使用自监督学习的方式训练一个3D动力学预测器，使其能够预测未来时刻的点云状态。4) 动作预测器微调：使用少量带标签的数据，将3D动力学预测器微调为一个动作预测器，使其能够预测当前动作的类别。5) 策略学习：使用学习到的动作预测器，训练一个通用机器人操作策略。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种利用无动作标签数据进行自监督学习的方法，从而减少了对带标签数据的依赖。通过学习手部或夹具的3D动力学信息，机器人可以理解动作的内在规律，即使没有明确的动作标签也能进行操作。这种方法能够显著提高数据效率，并使机器人能够适应新的、未见过的任务。
关键设计：3D动力学预测器采用了一种基于Transformer的网络结构，输入是当前时刻的点云状态，输出是未来时刻的点云状态。损失函数采用Chamfer Distance，用于衡量预测点云和真实点云之间的差异。动作预测器的微调采用交叉熵损失函数，用于衡量预测动作类别和真实动作类别之间的差异。在真实机器人实验中，使用了RGB-D相机获取环境信息，并使用PID控制器控制机器人的运动。
📊 实验亮点
该方法在模拟和真实机器人环境中进行了评估，结果表明，该方法能够显著提高通用机器人操作的性能。例如，在真实机器人环境中，该方法能够使机器人在没有动作标签的情况下学习新的任务，并且性能优于传统的监督学习方法。此外，该方法还能够利用无标签的人类演示数据来提高机器人的操作能力。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于工业自动化、家庭服务机器人、医疗辅助机器人等领域。通过降低对人工标注数据的依赖，可以更快速、更经济地训练机器人完成各种复杂任务，例如产品组装、物品整理、病人护理等。未来，该技术有望实现机器人在未知环境下的自主学习和操作，极大地拓展机器人的应用范围。
📄 摘要（原文）
Recent advances in generalist robot manipulation leverage pre-trained Vision-Language Models (VLMs) and large-scale robot demonstrations to tackle diverse tasks in a zero-shot manner. A key challenge remains: scaling high-quality, action-labeled robot demonstration data, which existing methods rely on for robustness and generalization. To address this, we propose a method that benefits from videos without action labels - featuring humans and/or robots in action - enhancing open-vocabulary performance and enabling data-efficient learning of new tasks. Our method extracts dense, dynamic 3D point clouds at the hand or gripper location and uses a proposed 3D dynamics predictor for self-supervision. This predictor is then tuned to an action predictor using a smaller labeled dataset for action alignment. We show that our method not only learns from unlabeled human and robot demonstrations - improving downstream generalist robot policies - but also enables robots to learn new tasks without action labels (i.e., out-of-action generalization) in both real-world and simulated settings.