ALAS: Adaptive Long-Horizon Action Synthesis via Async-pathway Stream Disentanglement

📄 arXiv: 2604.20721v1 📥 PDF

作者: Yutong Shen, Hangxu Liu, Lei Zhang, Penghui Liu, Yinqi Liu, Liuxiang Yang, Tongtong Feng

分类: cs.RO

发布日期: 2026-04-22

备注: 10 pages, 7 figures. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2508.07842

💡 一句话要点

ALAS：基于异步路径流解耦的自适应长时程动作合成，提升人机交互任务性能。

🎯 匹配领域: 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 人机交互 长时程任务 跨域学习 双流解耦 环境学习 技能学习 机器人操作 动作合成

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖于预训练子任务的技能链连接，环境观察和自身状态紧密耦合，难以泛化到新的环境和技能组合。
  2. ALAS通过生物启发式双流解耦，分别学习环境空间信息和自身运动技能，实现环境与自我的解耦，从而实现跨域迁移。
  3. 实验结果表明，ALAS在人机交互长时程任务中，子任务成功率平均提升23%，执行效率平均提升29%。

📝 摘要（中文）

本文提出ALAS，一个用于人机交互(HSI)中长时程(LH)任务的跨域学习框架，该框架受到生物学中双通路解耦机制的启发。ALAS包含两个核心模块：环境学习模块，用于空间理解，捕获对象功能、空间关系和场景语义，通过完全的环境-自我解耦实现跨域迁移；技能学习模块，用于任务执行，处理包括关节自由度和运动模式在内的自我状态信息，通过独立的运动模式编码实现跨技能迁移。在HSI场景的各种LH任务上进行了大量实验，结果表明，与现有方法相比，ALAS的平均子任务成功率提高了23%，平均执行效率提高了29%。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在人机交互(HSI)长时程(LH)任务中，过度依赖预训练的子任务链，环境观察和自身状态信息紧密耦合，导致模型难以泛化到新的环境和技能组合，无法完成各种跨域的LH任务。痛点在于缺乏对环境和自身状态的有效解耦，限制了模型的泛化能力。

核心思路：ALAS的核心思路是借鉴大脑的“where-what”双通路机制，将环境信息（空间关系、场景语义）和自身状态信息（关节自由度、运动模式）进行解耦。通过分别学习环境和技能，实现跨域和跨技能的迁移。这种解耦的思想使得模型能够更好地理解环境，并根据自身状态执行相应的动作。

技术框架：ALAS框架包含两个主要模块：1) 环境学习模块：负责学习环境的空间信息，包括对象的功能、空间关系和场景语义。该模块通过环境-自我解耦，实现跨域迁移。2) 技能学习模块：负责学习任务执行所需的自身状态信息，包括关节自由度和运动模式。该模块通过独立的运动模式编码，实现跨技能迁移。这两个模块协同工作，共同完成长时程任务。

关键创新：ALAS的关键创新在于其双流解耦架构，该架构能够有效地将环境信息和自身状态信息进行分离，从而实现跨域和跨技能的迁移。与现有方法相比，ALAS不再依赖于预训练的子任务链，而是通过学习环境和技能的独立表示，实现更强的泛化能力。

关键设计：环境学习模块和技能学习模块的具体网络结构未知，但其核心在于如何设计损失函数，以实现环境和自我的有效解耦，以及如何设计运动模式的编码方式，以实现跨技能的迁移。具体的参数设置和网络结构细节需要在论文中进一步查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ALAS在各种人机交互长时程任务中表现出色。与现有方法相比，ALAS的平均子任务成功率提高了23%，平均执行效率提高了29%。这些数据表明，ALAS框架能够有效地解决长时程任务中的泛化问题，并显著提升任务完成的效率和成功率。

🎯 应用场景

ALAS框架在人机交互、机器人操作、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。它可以应用于家庭服务机器人，帮助机器人完成复杂的家务任务；也可以应用于工业机器人，提高生产效率和灵活性；还可以应用于虚拟现实游戏，增强用户的沉浸感和交互体验。该研究有助于提升机器人在复杂环境中的适应性和智能水平。

📄 摘要（原文）

Long-Horizon (LH) tasks in Human-Scene Interaction (HSI) are complex multi-step tasks that require continuous planning, sequential decision-making, and extended execution across domains to achieve the final goal. However, existing methods heavily rely on skill chaining by concatenating pre-trained subtasks, with environment observations and self-state tightly coupled, lacking the ability to generalize to new combinations of environments and skills, failing to complete various LH tasks across domains. To solve this problem, this paper presents ALAS, a cross-domain learning framework for LH tasks via biologically inspired dual-stream disentanglement. Inspired by the brain's "where-what" dual pathway mechanism, ALAS comprises two core modules: i) an environment learning module for spatial understanding, which captures object functions, spatial relationships, and scene semantics, achieving cross-domain transfer through complete environment-self disentanglement; ii) a skill learning module for task execution, which processes self-state information including joint degrees of freedom and motor patterns, enabling cross-skill transfer through independent motor pattern encoding. We conducted extensive experiments on various LH tasks in HSI scenes. Compared with existing methods, ALAS can achieve an average subtasks success rate improvement of 23\% and average execution efficiency improvement of 29\%.