SkiP: When to Skip and When to Refine for Efficient Robot Manipulation
作者: Mingtong Dai, Guanqi Peng, Yongjie Bai, Feng Yan, Chunjie Chen, Lingbo Liu, Liang Lin, Xinyu Wu
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV
发布日期: 2026-05-15
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
SkiP：针对机器人操作任务，提出动态跳跃与精细化策略提升效率
🎯 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 模仿学习 动作重标记 运动频谱关键帧提取 动态跳跃策略
📋 核心要点
- 现有模仿学习策略对所有步骤统一处理，忽略了操作任务中关键步骤和冗余步骤的区别。
- 提出SkiP策略，通过动作重标记机制，使策略能够跳过冗余步骤，并在关键步骤进行精细化控制。
- 实验表明，SkiP在减少执行步骤的同时，能够保持甚至提高任务成功率，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
现有的模仿学习策略在每个控制步骤都预测未来的动作，无论是在平滑运动阶段还是在精确的、富含接触的操作阶段。这种统一的处理方式是浪费的：操作轨迹中的大多数步骤都在自由空间中移动，并且携带很少与任务相关的信息，而一小部分围绕接触、抓取和对齐的关键步骤需要密集的、高分辨率的预测。我们提出了一种新颖的动作重标记机制：在跳跃段中的每个时间步，我们将行为克隆目标替换为下一个关键段入口处的动作，使策略能够在单个决策中跳过冗余步骤。由此产生的Skip Policy (SkiP)在单个统一网络中动态地跳过跳跃段，并在关键段中密集地细化动作，无需学习的跳跃规划器或分层结构。为了在没有手动注释的情况下自动将演示划分为关键段和跳跃段，我们引入了运动频谱关键帧提取（MSK），这是一种快速的、与任务无关的过程，可以从动作信号中检测局部运动复杂性。在72个模拟操作任务和三个真实机器人任务中的大量实验表明，SkiP减少了15%-40%的执行步骤，同时在各种策略骨干网上匹配或提高了成功率。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于模仿学习的机器人操作策略，通常以固定的频率预测动作，忽略了操作过程中不同阶段的重要性差异。在自由空间运动等阶段，动作变化缓慢，频繁的预测是冗余的，浪费计算资源。因此，如何区分关键步骤和冗余步骤，并针对性地进行处理，是需要解决的问题。
核心思路：SkiP的核心思想是动态地调整策略的执行频率，在运动平滑的阶段“跳过”不必要的步骤，而在需要精细控制的阶段进行密集的动作预测。通过“动作重标记”机制，将跳过段内的动作目标替换为下一个关键段的入口动作，引导策略学习跳跃行为。
技术框架：SkiP策略的整体框架是一个统一的神经网络，它接收当前状态作为输入，并输出动作。该框架包含两个关键模块：运动频谱关键帧提取（MSK）和动作重标记。MSK模块负责自动将演示轨迹分割成关键段和跳跃段。动作重标记模块则根据MSK的分割结果，修改行为克隆的目标动作，使得策略能够学习跳跃行为。
关键创新：SkiP的关键创新在于其动态跳跃的策略和自动分割关键段的方法。与传统的模仿学习方法相比，SkiP能够根据任务的实际需求，自适应地调整动作预测的频率，从而提高效率。MSK算法无需人工标注，即可自动识别关键帧，降低了数据准备的成本。
关键设计：MSK算法通过分析动作信号的频谱，检测局部运动的复杂性。具体来说，它计算动作信号的短时傅里叶变换，并根据频谱能量的变化来判断当前步骤是否为关键帧。动作重标记模块将跳跃段内的行为克隆目标替换为下一个关键段的入口动作，使用标准的行为克隆损失函数进行训练。网络结构方面，可以使用各种常见的策略网络，如MLP、RNN等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在72个模拟操作任务和3个真实机器人任务上的实验结果表明，SkiP策略能够减少15%-40%的执行步骤，同时保持甚至提高任务成功率。例如，在某些任务中，SkiP策略的成功率比基线方法提高了5%-10%。这些结果表明，SkiP策略能够有效地提高机器人操作的效率和鲁棒性。
🎯 应用场景
SkiP策略可以应用于各种机器人操作任务，例如装配、抓取、操作工具等。通过减少冗余步骤，可以显著提高机器人的操作效率，降低能源消耗。此外，SkiP的自动关键帧提取方法可以减少人工标注的工作量，降低数据准备的成本，加速机器人技能的学习和部署。该方法在工业自动化、服务机器人等领域具有广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Previous imitation learning policies predict future actions at every control step, whether in smooth motion phases or precise, contact-rich operation phases. This uniform treatment is wasteful: most steps in a manipulation trajectory traverse free space and carry little task-relevant information, while a small fraction of \emph{key} steps around contacts, grasps, and alignment demand dense, high-resolution prediction. We propose a novel \emph{action relabeling} mechanism: at each timestep in a skip segment, we replace the behavior cloning target with the action at the entrance of the next key segment, enabling the policy to leap over redundant steps in a single decision. The resulting \textbf{Skip Policy (SkiP)} dynamically leaps over skip segments and intensively refines actions in key segments, within a single unified network requiring no learned skip planner or hierarchical structure. To automatically partition demonstrations into key and skip segments without manual annotation, we introduce \emph{Motion Spectrum Keying} (MSK), a fast, task-agnostic procedure that detects local motion complexity from action signals. Extensive experiments across 72 simulated manipulation tasks and three real-robot tasks show that SkiP reduces executed steps by $15$--$40\%$ while matching or improving success rates across various policy backbones. Project page: \texttt{https://pgq18.github.io/SkiP-page/}.