UF-RNN: Real-Time Adaptive Motion Generation Using Uncertainty-Driven Foresight Prediction

📄 arXiv: 2510.10217v1 📥 PDF

作者: Hyogo Hiruma, Hiroshi Ito, Tetsuya Ogata

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-10-11

备注: 8 pages, 6 figures

💡 一句话要点

提出UF-RNN，通过不确定性驱动的预测提升机器人实时自适应运动生成能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 机器人控制 模仿学习 不确定性建模 循环神经网络 前瞻预测

📋 核心要点

  1. 传统模仿学习方法在处理机器人任务中不确定性时存在不足，尤其缺乏对失败场景的有效学习。
  2. UF-RNN通过引入“前瞻”模块，在内部模拟未来轨迹并最小化预测方差，从而主动探索不确定性高的动作。
  3. 实验表明，UF-RNN在开门任务中表现出更强的适应性和更高的成功率，验证了其在不确定环境下的有效性。

📝 摘要（中文）

在具有不确定状态（如模糊的对象属性或不可预测的交互）的环境中训练机器人有效操作仍然是机器人学中一个长期存在的挑战。模仿学习方法通常依赖于成功的例子，而忽略了不确定性最显著的失败场景。为了解决这个限制，我们提出了不确定性驱动的前瞻循环神经网络（UF-RNN），该模型将标准时间序列预测与主动的“前瞻”模块相结合。该模块执行多个未来轨迹的内部模拟，并细化隐藏状态以最小化预测方差，从而使模型能够在高不确定性下选择性地探索动作。我们在模拟和真实机器人环境中的开门任务上评估了UF-RNN，结果表明，尽管缺乏明确的失败演示，该模型通过利用其潜在空间中的自我诱导混沌动力学表现出强大的适应性。在前瞻模块的指导下，这些混沌特性在环境模糊时精确地激发探索行为，与传统的随机RNN基线相比，提高了成功率。这些发现表明，将不确定性驱动的前瞻集成到模仿学习流程中可以显著增强机器人处理不可预测的现实世界条件的能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有模仿学习方法在机器人控制领域，尤其是在处理具有高度不确定性的环境时，面临挑战。这些方法通常依赖于成功的演示数据，而忽略了失败的案例，导致模型在遇到未知的或模糊的状态时表现不佳。例如，在开门任务中，门把手的摩擦力、门的重量等因素的不确定性会导致机器人难以成功完成任务。现有方法缺乏主动探索和适应这些不确定性的能力。

核心思路：UF-RNN的核心思路是通过引入一个“前瞻”模块，使模型能够主动地预测和评估未来的轨迹，并根据预测的不确定性调整其行为。该模块通过内部模拟多个可能的未来轨迹，并选择那些能够最小化预测方差的轨迹，从而引导模型探索更稳健的动作。这种方法允许模型在没有明确失败演示的情况下，学习如何处理不确定性。

技术框架：UF-RNN的整体架构包括一个标准的时间序列预测模块和一个“前瞻”模块。时间序列预测模块负责根据历史数据预测未来的状态。前瞻模块则在时间序列预测的基础上，通过内部模拟多个未来轨迹，并计算每个轨迹的预测方差。模型通过优化一个损失函数，该损失函数鼓励模型选择那些能够最小化预测方差的轨迹。最终，模型根据选择的轨迹调整其隐藏状态，并生成控制机器人的动作。

关键创新：UF-RNN最重要的技术创新点是引入了“前瞻”模块，该模块允许模型主动地探索和适应环境中的不确定性。与传统的随机RNN相比，UF-RNN能够根据预测的不确定性选择性地探索动作，从而更有效地利用其潜在空间中的混沌动力学。这种方法使得模型能够在没有明确失败演示的情况下，学习如何处理不确定性。

关键设计：UF-RNN的关键设计包括以下几个方面：1) 前瞻模块的内部模拟过程，需要设计合适的动力学模型来模拟机器人的运动和环境的交互；2) 预测方差的计算方法，需要选择合适的统计指标来衡量预测的不确定性；3) 损失函数的设计，需要平衡预测精度和不确定性最小化之间的关系；4) 网络结构的选择，需要选择合适的RNN结构（如LSTM或GRU）来捕捉时间序列的依赖关系。

📊 实验亮点

在模拟和真实机器人环境中的开门任务上，UF-RNN表现出优于传统随机RNN基线的性能。实验结果表明，UF-RNN能够利用其潜在空间中的自我诱导混沌动力学，在环境模糊时精确地激发探索行为，从而显著提高成功率。具体性能数据未知，但论文强调了其在缺乏明确失败演示的情况下，仍能有效适应不确定环境。

🎯 应用场景

UF-RNN具有广泛的应用前景，包括但不限于：复杂环境下的机器人操作、自动驾驶、人机协作、以及其他需要处理不确定性的控制任务。该方法可以提高机器人在未知环境中的适应性和鲁棒性，降低对大量成功案例的依赖，从而加速机器人在现实世界中的部署。

📄 摘要（原文）

Training robots to operate effectively in environments with uncertain states, such as ambiguous object properties or unpredictable interactions, remains a longstanding challenge in robotics. Imitation learning methods typically rely on successful examples and often neglect failure scenarios where uncertainty is most pronounced. To address this limitation, we propose the Uncertainty-driven Foresight Recurrent Neural Network (UF-RNN), a model that combines standard time-series prediction with an active "Foresight" module. This module performs internal simulations of multiple future trajectories and refines the hidden state to minimize predicted variance, enabling the model to selectively explore actions under high uncertainty. We evaluate UF-RNN on a door-opening task in both simulation and a real-robot setting, demonstrating that, despite the absence of explicit failure demonstrations, the model exhibits robust adaptation by leveraging self-induced chaotic dynamics in its latent space. When guided by the Foresight module, these chaotic properties stimulate exploratory behaviors precisely when the environment is ambiguous, yielding improved success rates compared to conventional stochastic RNN baselines. These findings suggest that integrating uncertainty-driven foresight into imitation learning pipelines can significantly enhance a robot's ability to handle unpredictable real-world conditions.