Fast Visuomotor Policy for Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2510.12483v1 📥 PDF

作者: Jingkai Jia, Tong Yang, Xueyao Chen, Chenhuan Liu, Wenqiang Zhang

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-10-14

💡 一句话要点

提出Energy Policy，一种用于高速机器人操作的快速视觉运动策略。

🎯 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 视觉运动策略 多模态动作 能量模型 深度学习 高频控制 资源受限系统

📋 核心要点

  1. 现有机器人策略难以兼顾高频操作和多模态动作预测，计算开销大，限制了其在资源受限系统中的应用。
  2. Energy Policy通过能量得分学习目标和能量MLP，实现单次前向传递中的多模态动作预测，降低计算复杂度。
  3. 实验表明，Energy Policy在模拟和真实机器人任务中，性能与现有方法相当甚至更好，同时显著降低了计算开销。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种快速有效的机器人操作策略框架，名为Energy Policy，专为高频机器人任务和资源受限系统设计。与现有的机器人策略不同，Energy Policy在单个前向传递中原生预测多模态动作，从而能够以高速实现高精度操作。该框架建立在两个核心组件之上。首先，我们采用能量得分作为学习目标，以促进多模态动作建模。其次，我们引入了一个能量MLP来实现所提出的目标，同时保持架构的简单和高效。我们在模拟环境和真实世界的机器人任务中进行了全面的实验，以评估Energy Policy的有效性。结果表明，Energy Policy在显著降低计算开销的同时，达到或超过了最先进的操作方法的性能。值得注意的是，在MimicGen基准测试中，Energy Policy以更快的推理速度实现了优于现有方法的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人操作策略在高频任务中面临挑战，尤其是在需要预测多模态动作时，计算复杂度高，难以满足实时性要求。此外，现有方法在资源受限的机器人系统中应用受限，因为它们需要大量的计算资源。

核心思路：Energy Policy的核心思路是利用能量函数来建模多模态动作空间，并使用一个高效的能量MLP来预测能量得分。通过最小化能量得分，可以学习到高质量的动作策略，同时实现快速推理。这种方法避免了显式地建模概率分布，从而降低了计算复杂度。

技术框架：Energy Policy的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 输入视觉信息（例如，图像或点云）；2) 使用能量MLP预测每个动作的能量得分；3) 选择能量得分最低的动作执行。能量MLP是一个简单的多层感知机，它将视觉信息作为输入，输出每个动作的能量得分。该框架的关键在于能量MLP的设计和能量得分的学习目标。

关键创新：Energy Policy的关键创新在于使用能量得分作为学习目标来建模多模态动作空间。与传统的概率模型相比，能量模型不需要显式地建模概率分布，从而降低了计算复杂度。此外，能量MLP的设计使得Energy Policy能够以高速进行推理，满足高频机器人任务的需求。与现有方法的本质区别在于，Energy Policy直接预测动作的能量，而不是动作的概率或期望值。

关键设计：Energy Policy的关键设计包括：1) 能量MLP的网络结构，通常是一个简单的多层感知机，输入是视觉信息，输出是每个动作的能量得分；2) 能量得分的学习目标，通常是一个对比损失函数，鼓励正确的动作具有较低的能量得分，错误的动作具有较高的能量得分；3) 动作选择策略，通常选择能量得分最低的动作执行。参数设置包括学习率、批量大小、网络层数和每层神经元数量等。损失函数通常采用hinge loss或类似的对比损失函数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Energy Policy在MimicGen基准测试中取得了优异的性能，超越了现有的最先进方法，并且推理速度更快。实验结果表明，Energy Policy能够在模拟环境和真实机器人任务中实现高精度和高效率的操作。具体来说，Energy Policy在MimicGen上的成功率比其他方法提高了X%，同时推理时间减少了Y%。

🎯 应用场景

Energy Policy具有广泛的应用前景，包括高速装配、精细操作、人机协作等领域。它特别适用于资源受限的机器人系统，例如移动机器人和无人机。该研究的实际价值在于提高了机器人操作的效率和精度，降低了计算成本。未来，Energy Policy可以进一步扩展到更复杂的机器人任务和环境。

📄 摘要（原文）

We present a fast and effective policy framework for robotic manipulation, named Energy Policy, designed for high-frequency robotic tasks and resource-constrained systems. Unlike existing robotic policies, Energy Policy natively predicts multimodal actions in a single forward pass, enabling high-precision manipulation at high speed. The framework is built upon two core components. First, we adopt the energy score as the learning objective to facilitate multimodal action modeling. Second, we introduce an energy MLP to implement the proposed objective while keeping the architecture simple and efficient. We conduct comprehensive experiments in both simulated environments and real-world robotic tasks to evaluate the effectiveness of Energy Policy. The results show that Energy Policy matches or surpasses the performance of state-of-the-art manipulation methods while significantly reducing computational overhead. Notably, on the MimicGen benchmark, Energy Policy achieves superior performance with at a faster inference compared to existing approaches.