Dynamics-Aware Meta-Imitation for Generalization to Unseen Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2607.15880 📥 PDF

作者: Zhenduo Shang, Xiyao Liu, Bohan Li, Xudong Wang, Teng Ren, Lianqing Liu, Zhi Han

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2026-07-20

💡 一句话要点

提出动态感知元模仿框架以解决机器人操作泛化问题

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

关键词: 模仿学习 元学习 机器人操作 多模态融合 时空动态 任务适应性 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有模仿学习方法主要依赖于领域内任务，导致在未见任务上的泛化能力不足。
  2. 本文提出动态感知元模仿（DAMI）框架，通过元学习和视觉-运动轨迹模块实现对新任务的快速适应。
  3. 实验结果显示，DAMI在已见任务推理和未见任务适应方面均优于现有最先进方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

模仿学习旨在通过大量观察和示范来学习机器人技能，但面临数据稀缺和环境泛化的挑战。现有方法主要集中在领域内任务的模仿，因此在未见任务的泛化上存在困难。为了解决这一泛化差距，本文提出了动态感知元模仿（DAMI）框架。通过整合元学习构建共享技能空间，DAMI使得智能体能够快速适应新任务。我们引入视觉-运动轨迹（VMT）模块以捕捉任务潜在空间中的复杂时空动态。此外，提出了无配对统一任务（U2T）模块以融合非结构化的多模态观察。通过捕捉随机完整参考示范的内在动态，我们的框架学习任务逻辑而非静态线索，从而确保有效的泛化。大量的仿真和现实环境实验表明，我们的方法在已见任务的直接推理和通过少量样本微调适应未见任务方面超越了现有最先进的基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有模仿学习方法在未见任务上的泛化能力不足，尤其是在数据稀缺和环境变化的情况下。现有方法往往只关注领域内的任务，导致智能体无法有效适应新任务。

核心思路：论文提出的动态感知元模仿（DAMI）框架通过整合元学习来构建共享技能空间，使得智能体能够在面对新任务时快速适应。通过引入视觉-运动轨迹模块，DAMI能够捕捉复杂的时空动态，从而增强学习的灵活性和适应性。

技术框架：DAMI框架主要包括三个模块：视觉-运动轨迹（VMT）模块用于捕捉任务的时空动态；无配对统一任务（U2T）模块用于融合多模态观察；任务条件特征调制（TCFM）机制用于调制低级3D特征，协调不同表示。

关键创新：DAMI的核心创新在于通过视觉-运动轨迹模块和无配对统一任务模块的结合，能够有效捕捉任务内在动态，学习任务逻辑而非简单的静态线索。这一方法与传统的模仿学习方法在处理未见任务时有本质区别。

关键设计：在设计上，DAMI采用了特定的损失函数来优化任务适应性，并在网络结构中引入了多模态融合机制，以确保不同类型数据的有效整合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DAMI在已见任务的直接推理上表现优异，且在未见任务的适应能力上通过少样本微调实现了显著提升，超越了现有最先进的基线，验证了其有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、工业自动化和人机协作等场景。通过提升机器人在复杂环境中的适应能力，DAMI框架能够显著提高机器人操作的灵活性和效率，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Imitation Learning aims to learn skills from extensive observations and demonstrations for robots, so it suffers from data scarcity and environment generalization. The existing methods predominantly focus on imitation from in-domain tasks and consequently struggle with generalization to unseen tasks. To bridge this generalization gap, we propose the \textbf{D}ynamics-\textbf{A}ware \textbf{M}eta-\textbf{I}mitation (DAMI) framework. By integrating meta-learning to construct a shared skill space, DAMI equips agents for rapid adaptation to novel tasks. We introduce the Visual-Motor Trajectory (VMT) module to capture complex spatio-temporal dynamics within the task latent space. Furthermore, we propose the Unpaired Unified Task (U2T) block to fuse unstructured multimodal observations. To coordinate these representations, we integrate a Task-Conditioned Feature Modulation (TCFM) mechanism customized for modulating low-level 3D features. By capturing intrinsic dynamics from a random complete reference demonstration, our framework learns the underlying task logic rather than memorizing static cues, ensuring effective generalization. Extensive experiments in both simulation and real-world settings demonstrate that our approach outperforms state-of-the-art baselines regarding direct inference on seen tasks and adaptation to unseen tasks via few-shot fine-tuning.