ImaginationPolicy: Towards Generalizable, Precise and Reliable End-to-End Policy for Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2509.20841v1 📥 PDF

作者: Dekun Lu, Wei Gao, Kui Jia

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-09-25

备注: First two authors contribute equally. Project page: https://sites.google.com/view/imaginationpolicy

💡 一句话要点

提出基于运动导向关键点链的机器人操作端到端策略，提升泛化性、精度和可靠性。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人操作 端到端学习 运动导向关键点 动作表示 通用策略

📋 核心要点

  1. 现有端到端机器人操作策略泛化性、精度和可靠性不足，难以大规模实际部署。
  2. 提出运动导向关键点链（CoMOK）作为动作表示，实现通用、精确和可靠的端到端策略。
  3. 实验表明，该方法能有效处理多阶段任务、多模态机器人行为和可变形物体，精度达到亚厘米级。

📝 摘要（中文）

本文旨在实现一种通用、精确且可靠的端到端机器人操作策略。与传统模块化流程不同，端到端学习减轻了模块间的信息损失以及孤立优化目标导致的不对齐问题。然而，现有的端到端神经网络，包括基于大型VLM/VLA模型的网络，在实际部署中性能不足。为此，本文提出了一种新颖的运动导向关键点链（CoMOK）公式用于机器人操作。该公式被用作神经策略的动作表示，并以端到端的方式进行训练。这种动作表示具有通用性，扩展了标准的末端执行器姿态动作表示，并以统一的方式支持各种操作任务。方法中的导向关键点能够自然地泛化到不同形状和大小的物体，同时实现亚厘米级的精度。此外，该公式可以轻松处理多阶段任务、多模态机器人行为和可变形物体。大量的模拟和硬件实验证明了该方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有端到端机器人操作策略，即使是基于大型视觉语言模型（VLM）或视觉语言动作模型（VLA）的策略，在泛化性、精度和可靠性方面仍然不足，难以满足大规模实际部署的需求。传统模块化流程存在信息损失和特征不对齐的问题。

核心思路：论文的核心思路是使用一种新的动作表示方法，即运动导向关键点链（Chain of Moving Oriented Keypoints, CoMOK），来表示机器人的操作动作。这种表示方法能够更好地泛化到不同形状和大小的物体，并提高操作的精度和可靠性。通过端到端训练，可以避免传统模块化流程中的信息损失和特征不对齐问题。

技术框架：整体框架是一个端到端的神经网络，输入是视觉信息（例如图像），输出是CoMOK表示的动作。该网络通过学习将视觉信息映射到CoMOK动作表示，从而控制机器人执行操作。整个流程包括感知、决策和控制三个环节，全部在一个神经网络中完成。

关键创新：最重要的技术创新点在于CoMOK动作表示。它扩展了传统的末端执行器姿态动作表示，使用一系列带有方向信息的关键点来描述操作动作。这种表示方法能够更好地适应不同形状和大小的物体，并且能够处理多阶段任务、多模态机器人行为和可变形物体。与现有方法相比，CoMOK更具通用性和表达能力。

关键设计：论文中没有详细描述具体的网络结构和损失函数等技术细节，但可以推断，网络结构可能采用卷积神经网络（CNN）或Transformer等结构来提取视觉特征，并使用回归损失函数来训练网络预测CoMOK参数。关键点的数量、关键点之间的连接方式、以及关键点的方向表示等都是需要仔细设计的参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过大量的模拟和硬件实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能够实现亚厘米级的操作精度，并且能够处理多阶段任务、多模态机器人行为和可变形物体。与现有方法相比，该方法在泛化性和可靠性方面有显著提升。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细描述。

🎯 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、家庭服务机器人、医疗机器人等。通过提高机器人操作的泛化性、精度和可靠性，可以使机器人更好地适应复杂环境，完成各种精细操作，从而提高生产效率和服务质量。未来，该技术有望应用于更广泛的领域，例如自动驾驶、虚拟现实等。

📄 摘要（原文）

End-to-end robot manipulation policies offer significant potential for enabling embodied agents to understand and interact with the world. Unlike traditional modular pipelines, end-to-end learning mitigates key limitations such as information loss between modules and feature misalignment caused by isolated optimization targets. Despite these advantages, existing end-to-end neural networks for robotic manipulation--including those based on large VLM/VLA models--remain insufficiently performant for large-scale practical deployment. In this paper, we take a step towards an end-to-end manipulation policy that is generalizable, accurate and reliable. To achieve this goal, we propose a novel Chain of Moving Oriented Keypoints (CoMOK) formulation for robotic manipulation. Our formulation is used as the action representation of a neural policy, which can be trained in an end-to-end fashion. Such an action representation is general, as it extends the standard end-effector pose action representation and supports a diverse set of manipulation tasks in a unified manner. The oriented keypoint in our method enables natural generalization to objects with different shapes and sizes, while achieving sub-centimeter accuracy. Moreover, our formulation can easily handle multi-stage tasks, multi-modal robot behaviors, and deformable objects. Extensive simulated and hardware experiments demonstrate the effectiveness of our method.