Hyper-GoalNet: Goal-Conditioned Manipulation Policy Learning with HyperNetworks

📄 arXiv: 2512.00085v1 📥 PDF

作者: Pei Zhou, Wanting Yao, Qian Luo, Xunzhe Zhou, Yanchao Yang

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-11-26

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Hyper-GoalNet：利用超网络实现目标条件下的机器人操作策略学习

🎯 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: 机器人操作 目标条件策略学习 超网络 强化学习 前向动力学模型

📋 核心要点

  1. 现有目标条件策略学习方法难以在复杂环境和多样目标下保持操作性能。
  2. Hyper-GoalNet利用超网络根据目标生成策略网络参数，分离目标解释与状态处理。
  3. 实验表明，该方法在不同操作任务中显著优于现有方法，并具有良好的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

针对机器人操作中目标条件策略学习在不同目标和环境下的性能维持难题，我们提出了Hyper-GoalNet框架，该框架利用超网络从目标规范生成特定任务的策略网络参数。与简单地将固定网络与目标状态对进行条件作用的传统方法不同，我们的方法将目标解释与状态处理分离——前者决定网络参数，后者将这些参数应用于当前观察。为了增强表征质量以实现有效的策略生成，我们在潜在空间上实施了两个互补的约束：（1）促进状态转移可预测性的前向动力学模型，以及（2）确保单调地向目标状态进展的基于距离的约束。我们在一系列具有不同环境随机化的操作任务中评估了我们的方法。结果表明，与最先进的方法相比，性能显着提高，尤其是在高变异性条件下。真实的机器人实验进一步验证了我们的方法对传感器噪声和物理不确定性的鲁棒性。代码可在https://github.com/wantingyao/hyper-goalnet获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作中，目标条件策略学习在面对多样化目标和复杂环境时，难以维持高性能的问题。现有方法通常直接将目标状态对作为输入来调节策略网络，这种方式难以有效区分目标信息和状态信息，导致策略泛化能力不足，尤其是在环境变化剧烈时表现更差。

核心思路：Hyper-GoalNet的核心思路是将目标解释与状态处理解耦。通过超网络（HyperNetwork）根据目标信息动态生成策略网络的参数，而不是直接将目标作为输入。这样，策略网络可以专注于处理当前状态，而超网络则负责将目标信息转化为策略的先验知识。这种解耦使得策略网络能够更好地适应不同的目标和环境。

技术框架：Hyper-GoalNet包含两个主要模块：超网络和策略网络。超网络接收目标状态作为输入，生成策略网络的权重参数。策略网络接收当前状态作为输入，并使用超网络生成的参数来输出动作。此外，为了提升表征质量，该框架还引入了两个约束：前向动力学模型和基于距离的约束。前向动力学模型用于预测状态转移，提高状态表征的预测能力。基于距离的约束则确保状态向目标状态单调进展。整体流程是：目标状态输入超网络 -> 超网络生成策略网络参数 -> 当前状态输入策略网络 -> 策略网络输出动作。

关键创新：该论文的关键创新在于使用超网络动态生成策略网络参数，从而将目标信息与状态信息解耦。这种解耦使得策略网络能够更好地泛化到不同的目标和环境。此外，引入的前向动力学模型和基于距离的约束进一步提升了状态表征的质量，从而提高了策略的性能。与现有方法相比，Hyper-GoalNet能够更好地适应高变异性的环境，并取得更优的性能。

关键设计：超网络和策略网络的具体结构未知（论文未明确说明，需要查阅代码）。关键的设计在于损失函数的设计，包括策略学习的损失函数、前向动力学模型的损失函数以及基于距离的约束的损失函数。这些损失函数共同优化超网络和策略网络的参数，使得策略能够有效地完成目标条件下的操作任务。前向动力学模型和距离约束的具体实现方式也需要进一步研究代码。

📊 实验亮点

实验结果表明，Hyper-GoalNet在多个操作任务中显著优于现有方法，尤其是在高变异性条件下。具体性能提升数据未知（论文摘要未提供具体数值，需要在论文正文中查找）。真实的机器人实验验证了该方法对传感器噪声和物理不确定性的鲁棒性，表明其具有实际应用潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如物体抓取、装配、导航等。特别是在需要机器人适应不同目标和复杂环境的场景下，Hyper-GoalNet具有显著优势。未来，该方法有望应用于智能制造、家庭服务机器人、自动驾驶等领域，提高机器人的智能化水平和适应能力。

📄 摘要（原文）

Goal-conditioned policy learning for robotic manipulation presents significant challenges in maintaining performance across diverse objectives and environments. We introduce Hyper-GoalNet, a framework that generates task-specific policy network parameters from goal specifications using hypernetworks. Unlike conventional methods that simply condition fixed networks on goal-state pairs, our approach separates goal interpretation from state processing -- the former determines network parameters while the latter applies these parameters to current observations. To enhance representation quality for effective policy generation, we implement two complementary constraints on the latent space: (1) a forward dynamics model that promotes state transition predictability, and (2) a distance-based constraint ensuring monotonic progression toward goal states. We evaluate our method on a comprehensive suite of manipulation tasks with varying environmental randomization. Results demonstrate significant performance improvements over state-of-the-art methods, particularly in high-variability conditions. Real-world robotic experiments further validate our method's robustness to sensor noise and physical uncertainties. Code is available at: https://github.com/wantingyao/hyper-goalnet.