Sequentially Teaching Sequential Tasks $(ST)^2$: Teaching Robots Long-horizon Manipulation Skills

📄 arXiv: 2510.21046v1 📥 PDF

作者: Zlatan Ajanović, Ravi Prakash, Leandro de Souza Rosa, Jens Kober

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-23

💡 一句话要点

提出(ST)^2，通过分段教学提升机器人长时程操作技能学习效率

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人学习 模仿学习 长时程任务 顺序式教学 人机协作

📋 核心要点

  1. 长时程机器人任务学习面临偏差累积和分布偏移等挑战，传统整体式教学易导致教师疲劳，影响教学质量。
  2. 论文提出顺序式教学框架(ST)^2，通过用户定义关键点分割任务，实现增量式和结构化演示，降低教学难度。
  3. 用户研究表明，(ST)^2与整体式教学在轨迹质量和成功率上表现相当，并各有优缺点，满足不同用户偏好。

📝 摘要（中文）

模仿学习在机器人复杂技能教学中具有高样本效率。然而，长时程任务通常包含多个技能，其教学面临偏差累积、分布偏移和教师疲劳等问题，导致失败率升高。本文研究了两种教学框架：(i) 整体式方法，用户演示整个轨迹；(ii) 顺序式方法，用户分割任务并逐步演示。为此，我们提出了(ST)^2，一种顺序式长时程操作任务学习方法，允许用户通过定义关键点来控制教学流程，实现增量式和结构化演示。我们在真实的零售环境中，对16名参与者进行了补货任务的用户研究，评估了用户偏好和方法有效性。客观和主观结果表明，两种方法实现了相似的轨迹质量和成功率。部分参与者喜欢顺序式方法的迭代控制，而另一些人则喜欢整体式方法的简单性。

🔬 方法详解

问题定义：长时程机器人操作任务学习，特别是涉及多个子任务的复杂任务，面临着几个关键问题。首先，从头到尾的整体演示容易受到偏差累积的影响，导致最终执行效果不佳。其次，由于机器人与环境的交互是动态的，演示数据与实际执行时的状态分布存在差异，即分布偏移问题。最后，长时间的演示过程容易使人类教师感到疲劳，从而降低演示质量。

核心思路：论文的核心思路是将长时程任务分解为一系列子任务，并采用顺序式教学方法。用户可以逐步演示每个子任务，并定义关键点来指导机器人的学习过程。这种方法旨在减少偏差累积，降低分布偏移，并减轻人类教师的负担。通过迭代式的教学和反馈，机器人可以逐步掌握整个长时程任务。

技术框架：(ST)^2方法包含以下几个主要模块：1) 任务分割：用户将长时程任务分解为一系列子任务，并定义每个子任务的关键点。2) 顺序式演示：用户逐步演示每个子任务，机器人记录演示数据。3) 模型训练：利用演示数据训练机器人控制模型，例如使用模仿学习算法。4) 迭代优化：根据机器人的执行效果，用户可以对演示数据进行修正和优化，从而提高模型的性能。

关键创新：该方法最重要的创新点在于其顺序式教学框架，它允许用户以增量式和结构化的方式来教授机器人长时程任务。与传统的整体式教学方法相比，顺序式教学方法可以更好地控制教学流程，并减少偏差累积和分布偏移。此外，(ST)^2方法还允许用户通过定义关键点来指导机器人的学习过程，从而提高学习效率。

关键设计：论文中没有明确给出关键参数设置、损失函数或网络结构的具体细节。这些细节可能取决于具体的机器人平台和任务类型。然而，关键的设计思想是利用用户定义的关键点来指导机器人的学习过程，并采用迭代优化的方式来提高模型的性能。损失函数通常会包含模仿学习的损失，例如最小化机器人动作与演示动作之间的差异。

📊 实验亮点

用户研究表明，(ST)^2顺序式教学方法与传统的整体式教学方法在轨迹质量和任务成功率上表现相当。虽然没有显著的性能提升，但(ST)^2提供了更灵活的教学方式，部分用户更喜欢其迭代控制的特性。该研究验证了顺序式教学在长时程机器人任务学习中的可行性，并为未来的研究方向提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要机器人执行长时程操作任务的领域，例如：工业自动化中的产品组装、物流仓储中的货物分拣、医疗领域的辅助手术等。通过顺序式教学，可以降低机器人学习复杂任务的难度，提高其适应性和鲁棒性，从而实现更高效、更智能的自动化生产。

📄 摘要（原文）

Learning from demonstration is effective for teaching robots complex skills with high sample efficiency. However, teaching long-horizon tasks with multiple skills is difficult, as deviations accumulate, distributional shift increases, and human teachers become fatigued, raising the chance of failure. In this work, we study user responses to two teaching frameworks: (i) a traditional monolithic approach, where users demonstrate the entire trajectory of a long-horizon task; and (ii) a sequential approach, where the task is segmented by the user and demonstrations are provided step by step. To support this study, we introduce $(ST)^2$, a sequential method for learning long-horizon manipulation tasks that allows users to control the teaching flow by defining key points, enabling incremental and structured demonstrations. We conducted a user study on a restocking task with 16 participants in a realistic retail environment to evaluate both user preference and method effectiveness. Our objective and subjective results show that both methods achieve similar trajectory quality and success rates. Some participants preferred the sequential approach for its iterative control, while others favored the monolithic approach for its simplicity.