Exploring Temporal Representation in Neural Processes for Multimodal Action Prediction

📄 arXiv: 2604.08418v1 📥 PDF

作者: Marco Gabriele Fedozzi, Yukie Nagai, Francesco Rea, Alessandra Sciutti

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-04-09

备注: Submitted to the AIC 2023 (9th International Workshop on Artificial Intelligence and Cognition)

💡 一句话要点

提出DMBN-PTE模型，提升机器人自监督多模态动作预测中时间表征的鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态动作预测 条件神经过程 时间表征学习 机器人学习 自监督学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理未见过的动作序列时，时间表征能力不足，导致泛化性能较差，这是核心问题。
  2. 论文提出DMBN-PTE模型，通过引入位置时间编码，增强模型对时间信息的鲁棒表征能力。
  3. 实验初步结果表明，DMBN-PTE在扩展架构适用性方面具有有效性，是提升机器人动作预测能力的第一步。

📝 摘要（中文）

本文研究了条件神经过程(CNP)在机器人自监督多模态动作预测中的应用，旨在模仿人类理解和预测他人行为的能力。受到镜像神经元系统(MNS)本体发生研究的启发，本文侧重于自我动作预测的初步目标。研究发现，现有的深度模态融合网络(DMBN)能够通过CNP的概率生成来重建部分观察到的动作序列中的视觉-运动感觉信号，是一个良好的MNS启发模型。经过定性和定量评估，发现DMBN在泛化到未见过的动作序列时存在困难，并将其归因于其内部的时间表征。因此，本文提出了一种改进版本，称为DMBN-Positional Time Encoding (DMBN-PTE)，它有助于学习更鲁棒的时间信息表征，并提供了其在扩展架构适用性方面的初步有效性结果。DMBN-PTE是开发自主学习预测更长时间尺度动作，并利用传入观察结果细化预测的机器人系统的第一步。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人自监督多模态动作预测中，现有模型（如DMBN）在泛化到未见过的动作序列时表现不佳的问题。现有方法在时间表征方面存在不足，无法有效捕捉动作序列中的时间依赖关系，导致预测精度下降。

核心思路：论文的核心思路是通过改进模型的时间表征方式，使其能够更鲁棒地学习动作序列中的时间信息。具体而言，论文引入了位置时间编码（Positional Time Encoding, PTE），将时间信息显式地编码到输入特征中，从而帮助模型更好地理解动作序列的时间结构。

技术框架：整体框架基于现有的深度模态融合网络（DMBN），并在此基础上进行改进。主要流程包括：1) 输入部分观察到的动作序列的视觉-运动感觉信号；2) 使用CNP进行概率生成，重建完整的动作序列；3) 通过位置时间编码（PTE）增强时间表征；4) 使用损失函数优化模型参数。

关键创新：最重要的技术创新点是引入了位置时间编码（PTE）来增强模型的时间表征能力。与现有方法相比，PTE能够显式地编码时间信息，使得模型能够更好地理解动作序列的时间结构，从而提高预测精度和泛化能力。

关键设计：DMBN-PTE的关键设计在于位置时间编码的具体实现方式。论文中可能采用了类似于Transformer中的位置编码方法，将时间步的位置信息编码成高维向量，并将其与输入特征进行融合。损失函数可能包括重建损失和正则化项，用于优化模型参数，并防止过拟合。具体的网络结构细节（如CNP的encoder和decoder的结构）以及PTE的编码方式需要在论文中进一步查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了DMBN-PTE在扩展架构适用性方面的有效性，表明引入位置时间编码能够提升模型的时间表征能力。虽然具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找，但初步结果表明DMBN-PTE是提升机器人动作预测能力的一个有希望的方向。未来的工作可以进一步探索不同的位置编码方式和网络结构，以进一步提高模型的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人自主学习、人机协作、智能监控等领域。通过提高机器人对自身和他人动作的预测能力，可以实现更安全、更高效的人机交互，并为机器人自主完成复杂任务提供支持。未来，该技术有望应用于康复机器人、服务机器人等领域，提升机器人的智能化水平。

📄 摘要（原文）

Inspired by the human ability to understand and predict others, we study the applicability of Conditional Neural Processes (CNP) to the task of self-supervised multimodal action prediction in robotics. Following recent results regarding the ontogeny of the Mirror Neuron System (MNS), we focus on the preliminary objective of self-actions prediction. We find a good MNS-inspired model in the existing Deep Modality Blending Network (DMBN), able to reconstruct the visuo-motor sensory signal during a partially observed action sequence by leveraging the probabilistic generation of CNP. After a qualitative and quantitative evaluation, we highlight its difficulties in generalizing to unseen action sequences, and identify the cause in its inner representation of time. Therefore, we propose a revised version, termed DMBN-Positional Time Encoding (DMBN-PTE), that facilitates learning a more robust representation of temporal information, and provide preliminary results of its effectiveness in expanding the applicability of the architecture. DMBN-PTE figures as a first step in the development of robotic systems that autonomously learn to forecast actions on longer time scales refining their predictions with incoming observations.