Pre-Manipulation Alignment Prediction with Parallel Deep State-Space and Transformer Models
作者: Motonari Kambara, Komei Sugiura
分类: cs.RO
发布日期: 2025-09-17
备注: Published in Advanced Robotics
💡 一句话要点
提出基于深度状态空间模型与Transformer的并行架构，预测操作任务中的预操作对齐情况。
🎯 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) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人操作 预操作预测 深度状态空间模型 Transformer 轨迹融合
📋 核心要点
- 现有物体操作方法依赖动作执行后的结果判断，无法提前预防潜在风险，效率较低。
- 提出一种预测预操作对齐的模型，通过分析图像、轨迹和指令的对齐情况来预测操作成功率。
- 采用深度状态空间模型和Transformer并行处理轨迹数据，有效捕捉轨迹中的多级时间序列相关性，实验结果优于现有方法。
📝 摘要（中文）
本文旨在解决预测开放词汇物体操作任务未来成功率的问题。传统方法通常在动作执行后才判断成功与否，这难以预防潜在风险，并依赖失败来触发重新规划，降低了物体操作序列的效率。为了克服这些挑战，我们提出了一种模型，该模型预测预操作的以自我为中心的图像与规划轨迹以及给定的自然语言指令之间的对齐情况。我们引入了一个多级轨迹融合模块，该模块并行使用最先进的深度状态空间模型和Transformer编码器，以捕获末端执行器轨迹中的多级时间序列自相关性。实验结果表明，所提出的方法优于包括基础模型在内的现有方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决开放词汇物体操作任务中，预测操作成功率的问题。现有方法主要依赖于执行后的结果反馈，无法在操作前进行预测和干预，导致效率低下，且存在潜在风险。因此，需要一种方法能够在操作前预测操作的成功率，从而避免不必要的失败和危险。
核心思路：论文的核心思路是通过分析预操作阶段的图像、末端执行器轨迹以及自然语言指令之间的对齐程度，来预测操作的成功率。如果图像、轨迹和指令能够很好地对齐，则操作成功的可能性较高；反之，则可能失败。通过预测对齐情况，可以提前判断操作的潜在风险，并进行相应的调整。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 输入模块：接收预操作的以自我为中心的图像、末端执行器轨迹和自然语言指令作为输入。2) 特征提取模块：分别提取图像、轨迹和指令的特征表示。3) 多级轨迹融合模块：利用深度状态空间模型和Transformer编码器并行处理轨迹数据，捕捉轨迹中的多级时间序列自相关性。4) 对齐预测模块：基于提取的特征，预测图像、轨迹和指令之间的对齐程度，并输出操作成功率的预测结果。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一个多级轨迹融合模块，该模块能够有效地捕捉末端执行器轨迹中的多级时间序列自相关性。通过并行使用深度状态空间模型和Transformer编码器，该模块能够同时捕捉轨迹的局部和全局时间依赖关系，从而更准确地预测操作的成功率。此外，该方法直接预测预操作的对齐情况，而非依赖于执行后的结果，实现了操作前的风险预测和干预。
关键设计：在多级轨迹融合模块中，深度状态空间模型用于捕捉轨迹的局部时间依赖关系，Transformer编码器用于捕捉轨迹的全局时间依赖关系。两种模型并行运行，并将它们的输出进行融合，以获得更全面的轨迹表示。损失函数的设计目标是最小化预测的对齐程度与实际操作结果之间的差异。具体的网络结构和参数设置在论文中进行了详细描述，但具体数值未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在预测预操作对齐情况方面优于现有方法，包括一些基础模型。具体的性能提升数据未知，但论文强调了该方法在准确性和效率方面的优势。该方法能够更准确地预测操作的成功率，并提前发现潜在的风险，从而提高机器人操作的整体性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人操作、自动化装配、智能制造等领域。通过提前预测操作的成功率，可以提高机器人操作的效率和安全性，减少不必要的资源浪费，并降低潜在的风险。未来，该技术有望应用于更复杂的机器人操作任务，例如医疗手术、灾难救援等。
📄 摘要（原文）
In this work, we address the problem of predicting the future success of open-vocabulary object manipulation tasks. Conventional approaches typically determine success or failure after the action has been carried out. However, they make it difficult to prevent potential hazards and rely on failures to trigger replanning, thereby reducing the efficiency of object manipulation sequences. To overcome these challenges, we propose a model, which predicts the alignment between a pre-manipulation egocentric image with the planned trajectory and a given natural language instruction. We introduce a Multi-Level Trajectory Fusion module, which employs a state-of-the-art deep state-space model and a transformer encoder in parallel to capture multi-level time-series self-correlation within the end effector trajectory. Our experimental results indicate that the proposed method outperformed existing methods, including foundation models.