MEMBOT: Memory-Based Robot in Intermittent POMDP

📄 arXiv: 2509.11225v1 📥 PDF

作者: Youzhi Liang, Eyan Noronha

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-09-14

💡 一句话要点

MEMBOT：一种基于记忆的机器人架构，解决间歇性部分可观测马尔可夫决策过程中的控制问题。

🎯 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: 机器人控制 部分可观测马尔可夫决策过程 记忆网络 状态空间模型 循环神经网络 行为克隆 多任务学习

📋 核心要点

  1. 现实机器人系统常在部分和间歇性可观测条件下运行，传统强化学习方法难以应对。
  2. MEMBOT通过离线预训练学习鲁棒的置信度编码器，再微调特定任务策略，解耦置信度推断和策略学习。
  3. 实验表明，MEMBOT在观测丢失情况下性能优于基线，验证了显式置信度建模的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为MEMBOT的模块化、基于记忆的架构，旨在解决机器人控制任务中常见的间歇性部分可观测问题。MEMBOT通过两阶段训练过程将置信度推断与策略学习解耦：首先，离线多任务学习预训练阶段利用重构损失学习一个鲁棒的、任务无关的潜在置信度编码器；然后，使用行为克隆微调特定任务的策略。置信度编码器由状态空间模型（SSM）和LSTM实现，整合观测和动作的时间序列，以推断潜在状态表示，即使在观测丢失时也能保持状态。在MetaWorld和Robomimic的10个机器人操作基准任务上，针对不同观测丢失率对MEMBOT进行了训练和评估。结果表明，MEMBOT始终优于无记忆和朴素循环基线，在50%的观测可用性下，仍能保持高达80%的峰值性能。这些发现突出了显式置信度建模在实现鲁棒、可迁移和数据高效的现实世界部分可观测机器人系统策略方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现实世界的机器人控制任务常常面临传感器噪声、遮挡或故障等导致的间歇性部分可观测问题。传统的强化学习方法通常假设完全状态可观测，因此难以直接应用于这些场景。现有的循环神经网络方法虽然可以处理时间序列数据，但在观测缺失严重的情况下，性能会显著下降，且泛化能力有限。

核心思路：MEMBOT的核心思路是将置信度推断与策略学习解耦，通过一个专门的置信度编码器来处理部分可观测问题，并学习一个鲁棒的潜在状态表示。该编码器能够整合历史观测和动作信息，即使在观测缺失的情况下也能维持对环境状态的估计。然后，利用这个置信度编码器学习到的状态表示来训练特定任务的策略，从而提高策略的鲁棒性和泛化能力。

技术框架：MEMBOT的整体架构包含两个主要阶段：离线预训练阶段和在线微调阶段。在离线预训练阶段，使用多任务学习训练一个任务无关的潜在置信度编码器，该编码器由状态空间模型（SSM）和LSTM组成。SSM用于建模状态转移，LSTM用于处理时间序列数据。在在线微调阶段，使用行为克隆方法，利用预训练的置信度编码器提取的状态表示来训练特定任务的策略。

关键创新：MEMBOT的关键创新在于其模块化的架构和两阶段训练过程。通过将置信度推断与策略学习解耦，可以独立地优化置信度编码器，使其更加鲁棒和通用。此外，使用状态空间模型和LSTM的组合，可以有效地处理时间序列数据，并对环境状态进行建模，即使在观测缺失的情况下也能保持状态估计的准确性。

关键设计：置信度编码器使用状态空间模型（SSM）和LSTM的组合。SSM用于建模状态转移，LSTM用于处理时间序列数据。预训练阶段使用重构损失来训练置信度编码器，使其能够准确地重构历史观测和动作。微调阶段使用行为克隆方法，利用预训练的置信度编码器提取的状态表示来训练特定任务的策略。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

实验结果表明，MEMBOT在MetaWorld和Robomimic的10个机器人操作基准任务上，针对不同观测丢失率，始终优于无记忆和朴素循环基线。在50%的观测可用性下，MEMBOT仍能保持高达80%的峰值性能，验证了其在间歇性部分可观测环境下的有效性。

🎯 应用场景

MEMBOT适用于各种需要在部分可观测环境下运行的机器人系统，例如：在复杂环境中进行导航的移动机器人、在存在遮挡或传感器故障的情况下进行操作的机械臂、以及在通信受限的环境中进行协作的多机器人系统。该研究有助于提升机器人在真实世界中的鲁棒性和可靠性，并降低对传感器质量的依赖。

📄 摘要（原文）

Robotic systems deployed in real-world environments often operate under conditions of partial and often intermittent observability, where sensor inputs may be noisy, occluded, or entirely unavailable due to failures or environmental constraints. Traditional reinforcement learning (RL) approaches that assume full state observability are ill-equipped for such challenges. In this work, we introduce MEMBOT, a modular memory-based architecture designed to address intermittent partial observability in robotic control tasks. MEMBOT decouples belief inference from policy learning through a two-phase training process: an offline multi-task learning pretraining stage that learns a robust task-agnostic latent belief encoder using a reconstruction losses, followed by fine-tuning of task-specific policies using behavior cloning. The belief encoder, implemented as a state-space model (SSM) and a LSTM, integrates temporal sequences of observations and actions to infer latent state representations that persist even when observations are dropped. We train and evaluate MEMBOT on 10 robotic manipulation benchmark tasks from MetaWorld and Robomimic under varying rates of observation dropout. Results show that MEMBOT consistently outperforms both memoryless and naively recurrent baselines, maintaining up to 80% of peak performance under 50% observation availability. These findings highlight the effectiveness of explicit belief modeling in achieving robust, transferable, and data-efficient policies for real-world partially observable robotic systems.