N2M: Bridging Navigation and Manipulation by Learning Pose Preference from Rollout

📄 arXiv: 2509.18671v1 📥 PDF

作者: Kaixin Chai, Hyunjun Lee, Joseph J. Lim

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-23

💡 一句话要点

提出N2M模块，通过学习位姿偏好弥合导航与操作之间的差距

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 移动操作 位姿偏好学习 导航与操作 机器人控制 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有导航方法忽略了操作策略对初始位姿的偏好，导致移动操作任务成功率低。
  2. N2M模块通过学习操作策略的位姿偏好，引导机器人在导航后到达更适合操作的初始位姿。
  3. 实验表明，N2M在多个任务中显著提高了成功率，并具有良好的数据效率和泛化能力。

📝 摘要（中文）

在移动操作中，操作策略对执行的初始位姿有很强的偏好。然而，导航模块只关注到达任务区域，而没有考虑哪个初始位姿更适合下游操作。为了解决这种不匹配问题，我们引入了N2M，一个过渡模块，引导机器人在到达任务区域后到达一个更合适的初始位姿，从而大大提高任务成功率。N2M具有五个关键优势：（1）仅依赖于自我中心的观察，不需要全局或历史信息；（2）实时适应环境变化；（3）具有高视点鲁棒性的可靠预测；（4）广泛适用于不同的任务、操作策略和机器人硬件；（5）卓越的数据效率和泛化能力。我们通过大量的模拟和真实世界的实验证明了N2M的有效性。在PnPCounterToCab任务中，N2M将平均成功率从基于可达性的基线的3%提高到54%。此外，在Toybox Handover任务中，即使在只有15个数据样本的未见环境中，N2M也能提供可靠的预测，显示出卓越的数据效率和泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：移动操作任务中，导航模块通常只关注到达目标区域，而忽略了下游操作对机器人初始位姿的偏好。这种不匹配导致即使机器人到达了目标区域，也可能因为位姿不合适而无法成功执行操作。现有方法缺乏考虑操作策略对位姿的要求，导致任务成功率较低。

核心思路：N2M的核心思路是学习一个过渡模块，该模块能够根据当前环境和操作策略的位姿偏好，引导机器人在到达目标区域后，调整到更适合执行操作的初始位姿。通过这种方式，N2M弥合了导航和操作之间的差距，提高了整体任务的成功率。

技术框架：N2M作为一个过渡模块，位于导航模块和操作模块之间。其输入是机器人的自我中心观察（ego-centric observation），输出是引导机器人调整位姿的动作。整体流程为：首先，导航模块引导机器人到达目标区域附近；然后，N2M模块根据当前观察和学习到的位姿偏好，输出一系列动作，引导机器人调整到更合适的初始位姿；最后，操作模块执行操作任务。

关键创新：N2M的关键创新在于其能够仅使用自我中心观察学习位姿偏好，而不需要全局或历史信息。这使得N2M能够实时适应环境变化，并具有良好的泛化能力。此外，N2M的设计使其能够适用于不同的任务、操作策略和机器人硬件。

关键设计：N2M的具体实现细节未知，但可以推测其可能使用强化学习或模仿学习等方法来学习位姿偏好。损失函数可能包括奖励函数，用于鼓励机器人到达更合适的位姿，以及惩罚函数，用于避免碰撞或其他不良行为。网络结构可能采用卷积神经网络（CNN）来处理图像输入，并输出动作指令。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在PnPCounterToCab任务中，N2M将平均成功率从基于可达性的基线的3%提高到54%。在Toybox Handover任务中，即使在只有15个数据样本的未见环境中，N2M也能提供可靠的预测，显示出卓越的数据效率和泛化能力。这些实验结果表明，N2M在提高移动操作任务成功率方面具有显著优势。

🎯 应用场景

N2M模块可广泛应用于各种移动操作任务，例如家庭服务机器人、工业自动化、物流搬运等。通过提高移动操作任务的成功率，N2M可以显著提升机器人的实用性和智能化水平，使其能够更好地完成各种复杂任务，降低人工干预的需求。

📄 摘要（原文）

In mobile manipulation, the manipulation policy has strong preferences for initial poses where it is executed. However, the navigation module focuses solely on reaching the task area, without considering which initial pose is preferable for downstream manipulation. To address this misalignment, we introduce N2M, a transition module that guides the robot to a preferable initial pose after reaching the task area, thereby substantially improving task success rates. N2M features five key advantages: (1) reliance solely on ego-centric observation without requiring global or historical information; (2) real-time adaptation to environmental changes; (3) reliable prediction with high viewpoint robustness; (4) broad applicability across diverse tasks, manipulation policies, and robot hardware; and (5) remarkable data efficiency and generalizability. We demonstrate the effectiveness of N2M through extensive simulation and real-world experiments. In the PnPCounterToCab task, N2M improves the averaged success rate from 3% with the reachability-based baseline to 54%. Furthermore, in the Toybox Handover task, N2M provides reliable predictions even in unseen environments with only 15 data samples, showing remarkable data efficiency and generalizability.