A3RNN: Bi-directional Fusion of Bottom-up and Top-down Process for Developmental Visual Attention in Robots

📄 arXiv: 2510.10221v1 📥 PDF

作者: Hyogo Hiruma, Hiroshi Ito, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-10-11

备注: 8 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出A3RNN模型，通过双向融合自下而上和自上而下过程，实现机器人发育视觉注意力。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 视觉注意力 机器人学习 自上而下 自下而上 双向融合 发育机制 模仿学习

📋 核心要点

  1. 现有机器人注意力机制缺乏对自上而下和自下而上过程的有效融合，限制了其在复杂环境中的适应性。
  2. 提出A3RNN模型，通过双向RNN架构，显式地融合预测性的自上而下信号和显著性驱动的自下而上线索，模拟人类注意力发育过程。
  3. 实验表明，A3RNN模型在机器人操作任务中，能够学习到更稳定和可解释的注意力模式，验证了发育机制对鲁棒注意力形成的重要性。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了机器人学习中自上而下（TD）和自下而上（BU）视觉注意力之间的发育交互。我们的目标是理解类人结构化注意力行为如何通过TD和BU机制的相互适应而随着时间推移而出现。为此，我们提出了一种新的注意力模型$A^3 RNN$，该模型通过双向注意力架构整合了预测性的TD信号和基于显著性的BU线索。我们在机器人操作任务中使用模仿学习评估了我们的模型。实验结果表明，注意力行为在整个训练过程中不断发展，从显著性驱动的探索到预测驱动的引导。最初，BU注意力突出显示视觉上显著的区域，从而引导TD过程，而随着学习的进行，TD注意力稳定下来并开始重塑被认为是显著的内容。这种轨迹反映了认知科学和自由能框架的原理，表明通过感知和内部预测之间的交互进行自组织注意力非常重要。虽然没有针对稳定性进行显式优化，但我们的模型表现出比基线更连贯和可解释的注意力模式，这支持了发育机制有助于鲁棒注意力形成的观点。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人视觉注意力机制通常侧重于静态的显著性检测或单一方向的信息流，缺乏对自上而下（TD）和自下而上（BU）过程之间动态交互的建模。这导致机器人在复杂环境中难以有效聚焦关键信息，影响其感知和决策能力。现有方法的痛点在于无法模拟人类视觉注意力发育过程，缺乏对内部预测和外部刺激之间相互作用的理解。

核心思路：论文的核心思路是模拟人类视觉注意力的发育过程，通过TD和BU信号的双向融合，使机器人能够根据环境变化动态调整注意力焦点。这种设计基于认知科学的自由能原则，认为注意力是感知和内部预测相互作用的结果。通过让TD信号影响BU信号，模型能够逐渐学习到更符合任务需求的显著性模式。

技术框架：A3RNN模型采用双向RNN架构，包含两个主要分支：TD分支和BU分支。BU分支负责提取图像的显著性特征，TD分支负责生成基于内部预测的注意力信号。两个分支通过循环连接进行信息交互，BU分支的输出影响TD分支的输入，反之亦然。整个框架通过模仿学习进行训练，目标是使机器人的注意力行为与人类示范相匹配。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了双向注意力融合机制，显式地建模了TD和BU信号之间的相互作用。与传统的单向注意力模型相比，A3RNN能够更好地模拟人类视觉注意力的动态特性。此外，该模型的设计灵感来源于认知科学的发育理论，为机器人注意力机制的研究提供了一个新的视角。

关键设计：A3RNN模型的关键设计包括：1) 使用RNN来建模TD和BU信号的时序依赖关系；2) 使用注意力机制来融合TD和BU分支的输出；3) 使用模仿学习来训练模型，使其能够学习人类的注意力行为。具体的损失函数包括模仿学习损失和正则化项，用于约束注意力模式的平滑性和稀疏性。网络结构方面，TD和BU分支可以采用不同的卷积神经网络或循环神经网络。

📊 实验亮点

实验结果表明，A3RNN模型在机器人操作任务中能够学习到更稳定和可解释的注意力模式。与基线模型相比，A3RNN能够更好地聚焦于与任务相关的目标区域，减少对无关信息的干扰。此外，A3RNN的注意力模式在训练过程中呈现出从显著性驱动到预测驱动的演变趋势，验证了发育机制的有效性。虽然论文中没有给出具体的性能指标提升数据，但强调了A3RNN在注意力模式的连贯性和可解释性方面的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要机器人具备高级视觉注意力的场景，例如：智能制造中的复杂装配任务、服务机器人中的目标搜索与识别、自动驾驶中的交通场景理解等。通过提升机器人的注意力能力，可以提高其在复杂环境中的适应性和鲁棒性，从而实现更高效、更安全的自动化。

📄 摘要（原文）

This study investigates the developmental interaction between top-down (TD) and bottom-up (BU) visual attention in robotic learning. Our goal is to understand how structured, human-like attentional behavior emerges through the mutual adaptation of TD and BU mechanisms over time. To this end, we propose a novel attention model $A^3 RNN$ that integrates predictive TD signals and saliency-based BU cues through a bi-directional attention architecture. We evaluate our model in robotic manipulation tasks using imitation learning. Experimental results show that attention behaviors evolve throughout training, from saliency-driven exploration to prediction-driven direction. Initially, BU attention highlights visually salient regions, which guide TD processes, while as learning progresses, TD attention stabilizes and begins to reshape what is perceived as salient. This trajectory reflects principles from cognitive science and the free-energy framework, suggesting the importance of self-organizing attention through interaction between perception and internal prediction. Although not explicitly optimized for stability, our model exhibits more coherent and interpretable attention patterns than baselines, supporting the idea that developmental mechanisms contribute to robust attention formation.