Scalable predictive processing framework for multitask caregiving robots

📄 arXiv: 2510.25053v1 📥 PDF

作者: Hayato Idei, Tamon Miyake, Tetsuya Ogata, Yuichi Yamashita

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG, q-bio.NC

发布日期: 2025-10-29

💡 一句话要点

提出基于预测处理的分层多模态RNN，用于可扩展的多任务护理机器人

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 预测处理 多模态融合 循环神经网络 护理机器人 自主学习

📋 核心要点

  1. 现有护理机器人依赖手工特征，泛化性差，难以应对复杂多变的护理场景。
  2. 提出基于预测处理的分层多模态RNN，直接处理高维视觉-本体感觉输入，无需人工特征工程。
  3. 在刚体重新定位和柔性毛巾擦拭任务上验证了模型的有效性，展示了其鲁棒性和泛化能力。

📝 摘要（中文）

社会快速老龄化加剧了对自主护理机器人的需求。然而，现有系统大多是任务特定的，依赖于手工预处理，限制了它们在不同场景中的泛化能力。认知神经科学的一个主流理论提出，人脑通过分层预测处理运作，通过整合多模态感觉信号来实现灵活的认知和行为。受此启发，我们提出了一种基于自由能原理的预测处理分层多模态循环神经网络，能够直接整合超过30000维的视觉-本体感觉输入，而无需降维。该模型能够学习两个代表性的护理任务：刚体重新定位和柔性毛巾擦拭，而无需特定于任务的特征工程。我们展示了三个关键特性：（i）调节任务转换、捕获不确定性变化和推断遮挡状态的分层潜在动力学的自组织；（ii）通过视觉-本体感觉融合实现的对退化视觉的鲁棒性；（iii）多任务学习中的非对称干扰，其中变化较大的擦拭任务对重新定位的影响很小，而学习重新定位任务导致擦拭性能略有下降，同时模型保持了整体鲁棒性。虽然评估仅限于模拟，但这些结果确立了预测处理作为一种通用且可扩展的计算原理，为稳健、灵活和自主的护理机器人指明了方向，同时为人类大脑在不确定的现实世界环境中实现灵活适应的能力提供了理论见解。

🔬 方法详解

问题定义：现有护理机器人系统通常是针对特定任务设计的，需要手工设计的特征提取方法。这种方法泛化能力差，难以适应真实世界中复杂多变的护理场景，例如光照变化、遮挡以及不同类型的护理任务。因此，需要一种能够自动学习特征并适应多种任务的通用框架。

核心思路：该论文的核心思路是借鉴认知神经科学中的预测处理理论，构建一个分层的多模态循环神经网络。该网络通过预测感觉输入并最小化预测误差来学习环境的潜在结构。通过分层结构，模型能够学习不同抽象层次的表示，从而实现对复杂任务的灵活控制。多模态融合使得模型能够利用视觉和本体感觉信息，提高对环境的感知能力和鲁棒性。

技术框架：该模型是一个分层的循环神经网络，包含多个层级。底层网络处理原始的视觉和本体感觉输入，高层网络则学习任务相关的抽象表示。模型使用变分自编码器（VAE）来学习潜在变量的概率分布，并通过最小化自由能来训练整个网络。自由能包括预测误差和潜在变量的复杂度惩罚项。模型通过预测下一时刻的感觉输入来学习环境的动态模型。

关键创新：该论文的关键创新在于将预测处理理论应用于护理机器人领域，并提出了一个能够直接处理高维多模态输入的深度学习模型。与传统方法相比，该模型无需手工特征工程，能够自动学习任务相关的表示，并具有更好的泛化能力和鲁棒性。此外，该模型还展示了多任务学习中的非对称干扰现象，这与人类的学习行为类似。

关键设计：模型使用了GRU作为循环神经网络的基本单元。视觉输入和本体感觉输入分别通过独立的编码器进行处理，然后融合到一起。模型使用Adam优化器进行训练，学习率设置为0.001。损失函数包括预测误差和KL散度两部分，分别用于最小化预测误差和约束潜在变量的分布。模型在模拟环境中进行训练和评估，使用了PyTorch框架。

📊 实验亮点

该模型在刚体重新定位和柔性毛巾擦拭两个任务上取得了成功。实验结果表明，该模型能够自动学习任务相关的表示，并具有良好的鲁棒性，即使在视觉信息退化的情况下也能正常工作。此外，实验还观察到多任务学习中的非对称干扰现象，这与人类的学习行为类似。虽然评估仅限于模拟环境，但这些结果为预测处理在机器人领域的应用提供了有力的支持。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更智能、更灵活的自主护理机器人，以满足日益增长的养老需求。该框架能够处理高维多模态输入，无需人工特征工程，降低了开发成本。此外，该模型具有良好的泛化能力和鲁棒性，能够适应真实世界中复杂多变的护理场景。未来，该技术还可扩展到其他机器人应用领域，如工业自动化、家庭服务等。

📄 摘要（原文）

The rapid aging of societies is intensifying demand for autonomous care robots; however, most existing systems are task-specific and rely on handcrafted preprocessing, limiting their ability to generalize across diverse scenarios. A prevailing theory in cognitive neuroscience proposes that the human brain operates through hierarchical predictive processing, which underlies flexible cognition and behavior by integrating multimodal sensory signals. Inspired by this principle, we introduce a hierarchical multimodal recurrent neural network grounded in predictive processing under the free-energy principle, capable of directly integrating over 30,000-dimensional visuo-proprioceptive inputs without dimensionality reduction. The model was able to learn two representative caregiving tasks, rigid-body repositioning and flexible-towel wiping, without task-specific feature engineering. We demonstrate three key properties: (i) self-organization of hierarchical latent dynamics that regulate task transitions, capture variability in uncertainty, and infer occluded states; (ii) robustness to degraded vision through visuo-proprioceptive integration; and (iii) asymmetric interference in multitask learning, where the more variable wiping task had little influence on repositioning, whereas learning the repositioning task led to a modest reduction in wiping performance, while the model maintained overall robustness. Although the evaluation was limited to simulation, these results establish predictive processing as a universal and scalable computational principle, pointing toward robust, flexible, and autonomous caregiving robots while offering theoretical insight into the human brain's ability to achieve flexible adaptation in uncertain real-world environments.