Tenma: Robust Cross-Embodiment Robot Manipulation with Diffusion Transformer
作者: Travis Davies, Yiqi Huang, Yunxin Liu, Xiang Chen, Huxian Liu, Luhui Hu
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-09-15
备注: 8 pages, 4 figures
💡 一句话要点
Tenma：基于扩散Transformer的鲁棒跨具身机器人操作
🎯 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) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人操作 跨具身学习 扩散模型 Transformer 多模态融合
📋 核心要点
- 现有方法难以在轻量级跨具身学习环境中有效结合Transformer策略和扩散模型，限制了机器人操作的泛化能力。
- Tenma通过跨具身归一化、联合状态-时间编码和优化的扩散动作解码器，实现了多模态信息的有效融合和稳定训练。
- 实验表明，Tenma在分布内和分布外场景下均显著优于基线策略，展现了其鲁棒的操作和泛化能力。
📝 摘要（中文）
Transformer策略和扩散模型的发展推动了机器人操作的进步，然而，在轻量级的跨具身学习环境中结合这些技术仍然具有挑战性。本文研究了影响异构、多模态机器人数据训练的扩散Transformer策略稳定性和性能的设计选择，并提出了Tenma，一种用于双臂控制的轻量级扩散Transformer。Tenma集成了多视角RGB、本体感受和语言信息，通过跨具身归一化器将不同的状态/动作空间映射到共享的潜在空间；一个联合状态-时间编码器用于时间对齐的观测学习，并加速推理；以及一个为训练稳定性和学习能力优化的扩散动作解码器。在基准测试中，Tenma在匹配的计算资源下，实现了88.95%的平均成功率，并在对象和场景变化下保持了强大的性能，大大超过了基线策略（其最佳分布内平均成功率为18.12%）。尽管使用了适中的数据规模，Tenma仍提供了鲁棒的操作和泛化能力，表明多模态和跨具身学习策略在进一步增强基于Transformer的模仿学习策略的能力方面具有巨大的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决跨具身机器人操作中的泛化性问题。现有方法在处理来自不同机器人平台、具有不同状态和动作空间的数据时，难以训练出鲁棒且泛化的策略。此外，直接将Transformer和扩散模型应用于此类问题，容易出现训练不稳定和性能不佳的情况。
核心思路：论文的核心思路是通过学习一个共享的潜在空间，将来自不同具身机器人的状态和动作映射到该空间中，从而实现跨具身知识的迁移和泛化。同时，通过对扩散模型进行优化，提高训练的稳定性和学习能力。
技术框架：Tenma的整体架构包含三个主要模块：跨具身归一化器、联合状态-时间编码器和扩散动作解码器。首先，跨具身归一化器将来自不同机器人的多模态输入（RGB图像、本体感受、语言）映射到共享的潜在空间。然后，联合状态-时间编码器对时间对齐的观测进行编码，提取时序特征。最后，扩散动作解码器基于编码后的特征生成动作序列。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一种轻量级的扩散Transformer架构，该架构专门为跨具身机器人操作设计，并针对训练稳定性和学习能力进行了优化。跨具身归一化器实现了不同状态和动作空间的对齐，联合状态-时间编码器提高了推理速度，优化的扩散动作解码器则提高了训练的稳定性和学习能力。
关键设计：跨具身归一化器使用多层感知机（MLP）将不同模态的信息映射到共享的潜在空间。联合状态-时间编码器采用Transformer架构，并引入了时间位置编码。扩散动作解码器使用U-Net结构，并采用噪声预测作为训练目标。损失函数包括噪声预测损失和动作重建损失。具体参数设置未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Tenma在跨具身机器人操作基准测试中取得了显著的性能提升，平均成功率达到88.95%，远超基线策略的18.12%。即使在对象和场景发生变化的情况下，Tenma仍然保持了强大的性能，证明了其鲁棒性和泛化能力。该结果表明，多模态和跨具身学习策略在提升机器人操作能力方面具有巨大潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如工业自动化、家庭服务和医疗辅助。通过跨具身学习，可以利用不同机器人的数据来训练更通用、更鲁棒的机器人策略，从而降低开发成本和提高部署效率。未来，该技术有望推动机器人更加智能、灵活地完成各种复杂任务。
📄 摘要（原文）
Scaling Transformer policies and diffusion models has advanced robotic manipulation, yet combining these techniques in lightweight, cross-embodiment learning settings remains challenging. We study design choices that most affect stability and performance for diffusion-transformer policies trained on heterogeneous, multimodal robot data, and introduce Tenma, a lightweight diffusion-transformer for bi-manual arm control. Tenma integrates multiview RGB, proprioception, and language via a cross-embodiment normalizer that maps disparate state/action spaces into a shared latent space; a Joint State-Time encoder for temporally aligned observation learning with inference speed boosts; and a diffusion action decoder optimized for training stability and learning capacity. Across benchmarks and under matched compute, Tenma achieves an average success rate of 88.95% in-distribution and maintains strong performance under object and scene shifts, substantially exceeding baseline policies whose best in-distribution average is 18.12%. Despite using moderate data scale, Tenma delivers robust manipulation and generalization, indicating the great potential for multimodal and cross-embodiment learning strategies for further augmenting the capacity of transformer-based imitation learning policies.