CycleManip: Enabling Cyclic Task Manipulation via Effective Historical Perception and Understanding
作者: Yi-Lin Wei, Haoran Liao, Yuhao Lin, Pengyue Wang, Zhizhao Liang, Guiliang Liu, Wei-Shi Zheng
分类: cs.RO
发布日期: 2025-11-30
备注: Project page: https://isee-laboratory.github.io/OmniDexGrasp/
💡 一句话要点
CycleManip：通过有效的历史感知与理解实现循环任务操作
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 循环任务操作 模仿学习 历史感知 多任务学习 机器人控制 代价敏感采样 端到端学习
📋 核心要点
- 现有模仿学习方法在循环任务中，由于历史信息利用不足，难以在预期时间内完成任务。
- CycleManip框架通过代价敏感采样增强历史感知，并利用多任务学习提升历史理解能力。
- 实验表明，CycleManip在循环任务中成功率高，且能适配不同机器人平台和模仿策略。
📝 摘要（中文）
本文探索了机器人操作中一个重要但未被充分研究的任务：基于循环的操作，即机器人需要在预期的终止时间内执行循环或重复的动作。这些任务在日常生活中至关重要，例如摇晃瓶子或敲钉子。然而，之前很少有工作探索这项任务，导致两个主要挑战：1) 由于历史信息的利用效率低下，模仿学习方法通常无法在预期的终止时间内完成这些任务；2) 缺乏具有足够数据和自动评估工具的基准测试阻碍了该领域有效解决方案的开发。为了应对这些挑战，我们首先提出了 CycleManip 框架，以端到端的模仿方式实现基于循环的任务操作，而无需任何额外的模型、分层结构或显著的计算开销。核心思想是通过代价感知的采样策略来增强有效的历史感知，并通过多任务学习来提高对历史的理解。其次，我们引入了一个基于循环的任务操作基准，该基准提供了多样化的基于循环的任务和一个自动评估方法。在模拟和真实环境中所进行的大量实验表明，我们的方法在基于循环的任务操作中实现了高成功率。结果进一步表明，该方法在通用操作中具有很强的适应性，并且对视觉-语言-动作 (VLA) 模型等模仿策略具有即插即用的能力。此外，结果表明，我们的方法可以应用于各种机器人平台，包括双臂夹爪、灵巧手和人形机器人。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人循环任务操作的问题，例如摇晃瓶子、敲钉子等。现有模仿学习方法在处理此类任务时，由于无法有效利用历史信息，导致难以在预定的时间内完成任务。此外，缺乏统一的基准测试和自动评估工具也阻碍了相关研究的进展。
核心思路：论文的核心思路是通过增强机器人对历史信息的感知和理解能力，从而提高其在循环任务中的操作性能。具体来说，通过代价感知的采样策略来选择更有价值的历史状态，并通过多任务学习来学习与循环任务相关的辅助任务，从而提高对历史信息的理解。
技术框架：CycleManip框架采用端到端的模仿学习方式，无需额外的模型或分层结构。该框架主要包含两个模块：历史感知模块和历史理解模块。历史感知模块负责从历史状态中提取有用的信息，历史理解模块负责理解历史信息并将其用于指导当前动作的生成。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了代价感知的采样策略和多任务学习方法，用于增强机器人对历史信息的感知和理解能力。代价感知的采样策略可以有效地选择更有价值的历史状态，从而提高学习效率。多任务学习方法可以通过学习与循环任务相关的辅助任务，从而提高对历史信息的理解。
关键设计：代价感知的采样策略根据历史状态的代价（例如，与目标状态的距离）来选择历史状态。多任务学习方法同时学习循环任务和一些辅助任务，例如预测下一个状态或预测奖励。损失函数包括模仿学习损失和辅助任务损失。网络结构采用Transformer架构，用于处理序列化的历史状态。
📊 实验亮点
实验结果表明，CycleManip在模拟和真实环境中均取得了显著的性能提升。在循环任务操作中，CycleManip的成功率明显高于其他基线方法。此外，CycleManip还展现出了良好的泛化能力，可以应用于不同的机器人平台和模仿策略。例如，在双臂机器人、灵巧手和人形机器人上均取得了良好的效果。该方法还能够即插即用地应用于视觉-语言-动作 (VLA) 模型。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要重复性操作的机器人应用场景，例如工业自动化中的装配、打磨、喷涂等任务，以及服务机器人中的烹饪、清洁等任务。通过提高机器人对循环任务的理解和执行能力，可以显著提高生产效率和服务质量，并降低人工成本。该研究为机器人智能化发展提供了新的思路和方法。
📄 摘要（原文）
In this paper, we explore an important yet underexplored task in robot manipulation: cycle-based manipulation, where robots need to perform cyclic or repetitive actions with an expected terminal time. These tasks are crucial in daily life, such as shaking a bottle or knocking a nail. However, few prior works have explored this task, leading to two main challenges: 1) the imitation methods often fail to complete these tasks within the expected terminal time due to the ineffective utilization of history; 2) the absence of a benchmark with sufficient data and automatic evaluation tools hinders development of effective solutions in this area. To address these challenges, we first propose the CycleManip framework to achieve cycle-based task manipulation in an end-to-end imitation manner without requiring any extra models, hierarchical structure or significant computational overhead. The core insight is to enhance effective history perception by a cost-aware sampling strategy and to improve historical understanding by multi-task learning. Second, we introduce a cycle-based task manipulation benchmark, which provides diverse cycle-based tasks, and an automatic evaluation method. Extensive experiments conducted in both simulation and real-world settings demonstrate that our method achieves high success rates in cycle-based task manipulation. The results further show strong adaptability performance in general manipulation, and the plug-and-play ability on imitation policies such as Vision-Language-Action (VLA) models. Moreover, the results show that our approach can be applied across diverse robotic platforms, including bi-arm grippers, dexterous hands, and humanoid robots.