Fine-Tuning Robot Policies While Maintaining User Privacy
作者: Benjamin A. Christie, Sagar Parekh, Dylan P. Losey
分类: cs.RO
发布日期: 2025-09-22
💡 一句话要点
提出PRoP框架，在个性化机器人策略微调时保护用户隐私
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 机器人策略 隐私保护 个性化 人机交互 密钥变换
📋 核心要点
- 现有通用机器人策略微调过程易泄露用户偏好等隐私数据，面临隐私保护挑战。
- PRoP框架为每个用户分配唯一密钥，通过密钥变换网络权重实现个性化策略切换，保护用户隐私。
- 实验表明，PRoP在模仿学习、强化学习和分类任务中表现良好，优于现有基于编码器的方法。
📝 摘要（中文）
近期的研究提出了通用机器人策略。这些策略为机器人行为提供了一个强大的先验知识——例如，机器人手臂应该如何操作食物。但是，为了使机器人满足个人的需求，用户通常需要对这些通用策略进行微调——例如，展示机器人手臂如何制作他们自己喜欢的晚餐。重要的是，在个性化机器人的过程中，终端用户会泄露关于他们的偏好、习惯和风格的数据（例如，他们喜欢吃的食物）。其他智能体可以简单地执行微调后的策略，并观察到这些个性化训练的行为。这就带来了一个根本性的挑战：我们如何开发能够个性化动作，同时保持学习过程对外部智能体私密的机器人？我们在此探索人机交互中这个新兴的主题，并开发PRoP，一个用于个性化和私有机器人策略的与模型无关的框架。我们的核心思想是为每个用户配备一个唯一的密钥；然后使用该密钥对机器人网络的权重进行数学变换。使用正确的密钥，机器人的策略会切换以匹配该用户的偏好——但是使用不正确的密钥，机器人会恢复到其基线行为。我们展示了我们的方法在模仿学习、强化学习和分类任务中多种模型类型上的通用适用性。PRoP在实践中具有优势，因为它保留了原始策略的架构和行为，并且在实验中优于现有的基于编码器的方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在机器人策略个性化微调过程中，用户隐私泄露的问题。现有方法，如直接微调或使用编码器学习用户特定策略，容易被攻击者通过观察微调后的策略或编码器输出来推断用户的偏好和习惯，从而造成隐私泄露。
核心思路：论文的核心思路是为每个用户分配一个唯一的密钥，并使用该密钥对机器人策略的网络权重进行数学变换。只有使用正确的密钥，机器人才能表现出该用户的个性化行为。如果使用错误的密钥，机器人将恢复到其原始的通用策略，从而保护用户的隐私。这种方法的核心在于将用户特定的信息编码在密钥中，而不是直接暴露在策略的权重中。
技术框架：PRoP框架包含以下几个主要组成部分：1) 一个预训练的通用机器人策略；2) 为每个用户分配的唯一密钥；3) 一个密钥变换模块，该模块使用用户的密钥来修改通用策略的网络权重。在训练过程中，用户首先使用自己的数据对通用策略进行微调，得到一个个性化的策略。然后，使用密钥变换模块将个性化策略的权重转换回通用策略的权重，并将密钥存储起来。在推理过程中，当需要使用某个用户的个性化策略时，使用该用户的密钥对通用策略的权重进行变换，从而得到该用户的个性化策略。
关键创新：PRoP的关键创新在于使用密钥变换来保护用户隐私。与现有方法相比，PRoP不需要训练额外的编码器或生成器，而是直接对策略的权重进行变换，从而保留了原始策略的架构和行为。此外，PRoP的密钥变换是可逆的，这意味着可以使用密钥将个性化策略恢复到通用策略，从而避免了信息泄露。
关键设计：密钥变换模块可以使用多种数学变换来实现，例如线性变换、非线性变换或神经网络。论文中具体使用的变换方式未知。损失函数的设计目标是使使用正确密钥变换后的策略尽可能接近用户的个性化策略，同时使使用错误密钥变换后的策略尽可能接近通用策略。具体的参数设置和网络结构未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
PRoP在模仿学习、强化学习和分类任务中都取得了良好的效果。实验结果表明，PRoP在保护用户隐私的同时，能够保持较高的策略性能，并且优于现有的基于编码器的方法。具体的性能数据和提升幅度未知。
🎯 应用场景
PRoP框架可应用于各种需要个性化机器人策略的场景，例如家庭服务机器人、医疗机器人和工业机器人。通过保护用户隐私，PRoP可以促进人机协作，提高机器人的可用性和安全性。该技术还有潜力应用于联邦学习等其他隐私保护机器学习领域。
📄 摘要（原文）
Recent works introduce general-purpose robot policies. These policies provide a strong prior over how robots should behave -- e.g., how a robot arm should manipulate food items. But in order for robots to match an individual person's needs, users typically fine-tune these generalized policies -- e.g., showing the robot arm how to make their own preferred dinners. Importantly, during the process of personalizing robots, end-users leak data about their preferences, habits, and styles (e.g., the foods they prefer to eat). Other agents can simply roll-out the fine-tuned policy and see these personally-trained behaviors. This leads to a fundamental challenge: how can we develop robots that personalize actions while keeping learning private from external agents? We here explore this emerging topic in human-robot interaction and develop PRoP, a model-agnostic framework for personalized and private robot policies. Our core idea is to equip each user with a unique key; this key is then used to mathematically transform the weights of the robot's network. With the correct key, the robot's policy switches to match that user's preferences -- but with incorrect keys, the robot reverts to its baseline behaviors. We show the general applicability of our method across multiple model types in imitation learning, reinforcement learning, and classification tasks. PRoP is practically advantageous because it retains the architecture and behaviors of the original policy, and experimentally outperforms existing encoder-based approaches. See videos and code here: https://prop-icra26.github.io.