Evaluating Model-Agnostic Meta-Learning on MetaWorld ML10 Benchmark: Fast Adaptation in Robotic Manipulation Tasks

📄 arXiv: 2511.12383v1 📥 PDF

作者: Sanjar Atamuradov

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-15

备注: 7 pages, 5 figures

💡 一句话要点

评估MAML在MetaWorld ML10上的性能：机器人操作任务中的快速适应

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 元学习 机器人操作 MAML TRPO 快速适应 少样本学习 MetaWorld 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作任务中，模型难以快速适应新任务和环境，泛化能力不足。
  2. 论文采用MAML-TRPO算法，旨在学习一个通用的初始化策略，使机器人能够通过少量样本快速适应不同的操作任务。
  3. 实验表明，MAML-TRPO在MetaWorld ML10基准测试中实现了有效的单样本适应，但存在泛化差距和任务差异性问题。

📝 摘要（中文）

元学习算法能够以最少的数据快速适应新任务，这对于现实世界的机器人系统至关重要。本文评估了模型无关元学习（MAML）与信任区域策略优化（TRPO）在MetaWorld ML10基准上的性能，这是一个包含十个不同机器人操作任务的具有挑战性的集合。我们实现并分析了MAML-TRPO学习通用初始化的能力，该初始化有助于在语义上不同的操作行为（包括推、拾取和抽屉操作）之间进行少样本适应。实验表明，MAML通过单次梯度更新实现了有效的单样本适应，并在训练任务上达到了21.0%的最终成功率，在保留的测试任务上达到了13.2%。然而，我们观察到在元训练期间出现的泛化差距，即测试任务的性能趋于稳定，而训练任务的性能持续提高。任务级别的分析揭示了适应有效性的高方差，不同操作技能的成功率从0%到80%不等。这些发现突出了基于梯度的元学习在多样化机器人操作中的希望和当前局限性，并为任务感知适应和结构化策略架构的未来工作提出了方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作任务中模型快速适应新任务的难题。现有方法通常需要大量数据进行训练，难以适应真实世界中不断变化的任务需求。此外，不同任务之间的差异性也使得模型难以泛化。

核心思路：论文的核心思路是利用元学习算法MAML，学习一个对多个任务都有效的初始化参数。通过少量梯度更新，模型可以快速适应新的任务，从而实现快速泛化。

技术框架：整体框架包括元训练和元测试两个阶段。在元训练阶段，从MetaWorld ML10中采样多个任务，利用MAML-TRPO算法学习初始化策略。在元测试阶段，使用学习到的初始化策略，通过少量样本对新任务进行适应，并评估模型的性能。主要模块包括：环境交互模块、策略网络、TRPO优化器和MAML元学习器。

关键创新：论文的关键创新在于将MAML算法应用于机器人操作任务，并结合TRPO算法进行策略优化。通过元学习，模型可以学习到任务之间的共性，从而实现快速适应。此外，论文还对MAML在机器人操作任务中的泛化能力和任务差异性进行了深入分析。

关键设计：策略网络采用多层感知机结构，输入为机器人的状态信息，输出为动作概率分布。TRPO算法用于优化策略网络，采用信任区域约束来保证训练的稳定性。MAML算法通过计算多个任务上的梯度，更新初始化参数，使得模型能够快速适应新的任务。损失函数包括策略梯度损失和值函数损失。

📊 实验亮点

实验结果表明，MAML-TRPO在MetaWorld ML10基准测试中实现了有效的单样本适应，在训练任务上达到了21.0%的最终成功率，在保留的测试任务上达到了13.2%。虽然存在泛化差距，但相比于从头开始训练，MAML-TRPO能够显著提高机器人的学习效率和适应能力。任务级别的分析揭示了不同操作技能的适应有效性存在高方差，为未来的研究提供了方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人操作场景，例如智能制造、家庭服务和医疗辅助等。通过快速适应新任务，机器人可以更灵活地完成各种复杂的操作任务，提高工作效率和服务质量。未来的研究可以进一步探索任务感知适应和结构化策略架构，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。

📄 摘要（原文）

Meta-learning algorithms enable rapid adaptation to new tasks with minimal data, a critical capability for real-world robotic systems. This paper evaluates Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) combined with Trust Region Policy Optimization (TRPO) on the MetaWorld ML10 benchmark, a challenging suite of ten diverse robotic manipulation tasks. We implement and analyze MAML-TRPO's ability to learn a universal initialization that facilitates few-shot adaptation across semantically different manipulation behaviors including pushing, picking, and drawer manipulation. Our experiments demonstrate that MAML achieves effective one-shot adaptation with clear performance improvements after a single gradient update, reaching final success rates of 21.0% on training tasks and 13.2% on held-out test tasks. However, we observe a generalization gap that emerges during meta-training, where performance on test tasks plateaus while training task performance continues to improve. Task-level analysis reveals high variance in adaptation effectiveness, with success rates ranging from 0% to 80% across different manipulation skills. These findings highlight both the promise and current limitations of gradient-based meta-learning for diverse robotic manipulation, and suggest directions for future work in task-aware adaptation and structured policy architectures.