Real-World Robot Control by Deep Active Inference With a Temporally Hierarchical World Model
作者: Kentaro Fujii, Shingo Murata
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-12-01
备注: Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)
💡 一句话要点
提出基于时序分层世界模型的深度主动推理，用于真实机器人控制
🎯 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: 深度主动推理 机器人控制 世界模型 分层建模 抽象动作 向量量化 真实环境 探索性动作
📋 核心要点
- 现有基于深度学习的机器人控制方法忽略了探索，难以应对不确定性，尤其是在真实世界环境中。
- 论文提出一种深度主动推理框架，包含世界模型、动作模型和抽象世界模型，模拟人类目标导向和探索行为。
- 实验表明，该框架在真实机器人操作任务中表现出色，能有效切换目标导向和探索性动作，并降低计算复杂度。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新的深度主动推理框架，旨在解决不确定真实环境中机器人同时执行目标导向和探索性动作的问题。该框架包含一个世界模型、一个动作模型和一个抽象世界模型。世界模型将环境动态编码为快慢时间尺度上的隐藏状态表示。动作模型使用向量量化将动作序列压缩为抽象动作，抽象世界模型预测以抽象动作为条件的未来慢状态，从而降低动作选择的计算成本。在真实机器人上的物体操作任务评估表明，该框架在不同的操作任务中实现了高成功率，并在不确定环境中切换目标导向和探索性动作，同时使动作选择在计算上易于处理。研究结果强调了建模多时间尺度动态以及抽象动作和状态转移的重要性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决真实世界环境中，机器人如何在不确定性下同时执行目标导向和探索性动作的问题。现有基于深度学习的控制方法通常忽略探索，难以适应真实环境中的复杂性和不确定性，导致控制效果不佳。
核心思路：论文的核心思路是利用深度主动推理框架，结合分层世界模型和抽象动作空间，使机器人能够同时进行目标驱动和探索性行为。通过对环境动态进行多时间尺度建模，并对动作进行抽象，降低了计算复杂度，提高了控制效率。
技术框架：该框架包含三个主要模块：1) 世界模型：将环境动态编码为快慢时间尺度上的隐藏状态表示，捕捉不同时间尺度的信息。2) 动作模型：使用向量量化将动作序列压缩为抽象动作，降低动作空间的维度。3) 抽象世界模型：预测以抽象动作为条件的未来慢状态，用于动作选择。整体流程是，世界模型接收环境观测，生成状态表示；动作模型将动作序列映射为抽象动作；抽象世界模型预测未来状态，用于指导动作选择。
关键创新：最重要的技术创新点在于结合了分层世界模型和抽象动作空间，实现了对环境动态的多时间尺度建模，并降低了动作选择的计算复杂度。与现有方法相比，该方法能够更好地处理真实世界环境中的不确定性，并实现更高效的探索和控制。
关键设计：世界模型使用循环神经网络（RNN）或Transformer等模型来编码环境动态。动作模型使用向量量化（VQ）将连续动作空间离散化为抽象动作。抽象世界模型使用神经网络预测未来状态。损失函数包括重构损失、预测损失和正则化项，用于训练各个模块。具体的网络结构和参数设置需要根据具体的任务进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架在真实机器人操作任务中取得了显著的成功，能够以高成功率完成不同的操作任务，并在不确定环境中灵活切换目标导向和探索性动作。与传统方法相比，该方法在计算效率和控制性能上均有明显提升，验证了多时间尺度动态建模和抽象动作的重要性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要机器人自主探索和操作的场景，例如：智能制造、家庭服务、自动驾驶、灾难救援等。通过提升机器人在不确定环境下的适应性和控制能力，可以实现更智能、更高效的自动化解决方案，具有重要的实际应用价值和广阔的未来发展前景。
📄 摘要（原文）
Robots in uncertain real-world environments must perform both goal-directed and exploratory actions. However, most deep learning-based control methods neglect exploration and struggle under uncertainty. To address this, we adopt deep active inference, a framework that accounts for human goal-directed and exploratory actions. Yet, conventional deep active inference approaches face challenges due to limited environmental representation capacity and high computational cost in action selection. We propose a novel deep active inference framework that consists of a world model, an action model, and an abstract world model. The world model encodes environmental dynamics into hidden state representations at slow and fast timescales. The action model compresses action sequences into abstract actions using vector quantization, and the abstract world model predicts future slow states conditioned on the abstract action, enabling low-cost action selection. We evaluate the framework on object-manipulation tasks with a real-world robot. Results show that it achieves high success rates across diverse manipulation tasks and switches between goal-directed and exploratory actions in uncertain settings, while making action selection computationally tractable. These findings highlight the importance of modeling multiple timescale dynamics and abstracting actions and state transitions.