GuidedAttention: Interpretable and Correctable Visual Attention for OOD-Robust Robot Manipulation via Imitation Learning

📄 arXiv: 2607.21049v1 📥 PDF

作者: Masaki Murooka, Ryoichi Nakajo, Keisuke Shirai, Tomohiro Motoda, Hanbit Oh, Ryo Hanai, Yukiyasu Domae

分类: cs.RO

发布日期: 2026-07-23

💡 一句话要点

提出GuidedAttention以解决机器人操作中的可解释性与纠正性问题

🎯 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)

关键词: 视觉运动学习 可解释性 机器人操作 模仿学习 分布外鲁棒性 注意力机制 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的端到端视觉运动策略缺乏可解释性，用户难以理解或纠正视觉注意力。
  2. GuidedAttention框架通过引入可解释和可纠正的视觉注意力，增强了用户对策略的控制能力。
  3. 实验结果表明，GuidedAttention在模拟和真实环境中均显著提高了机器人操作性能，尤其在OOD条件下。

📝 摘要（中文）

现有的端到端视觉运动策略缺乏人类理解和纠正策略视觉注意力的机会。本文提出了GuidedAttention，一个视觉运动模仿学习框架，引入可解释和可纠正的视觉注意力作为显式中间表示。通过从相机图像中预测任务相关的注意力关键点，并以此为条件生成基于扩散的动作策略，用户可以在执行初始化时检查并选择性地纠正关键点。经过实验验证，GuidedAttention在机器人操作性能上表现出显著提升，尤其是在位置和外观的分布外（OOD）条件下。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视觉运动策略中缺乏可解释性和用户纠正能力的问题。现有方法往往使用户无法理解策略的视觉注意力分配，导致操作不够灵活和可靠。

核心思路：GuidedAttention通过引入可解释和可纠正的视觉注意力，允许用户在执行前检查和调整关键点，从而提高策略的透明度和可控性。

技术框架：该框架主要包括三个模块：1) 关键点预测模块，从相机图像中提取任务相关的注意力关键点；2) 动作策略模块，基于扩散模型生成动作；3) 跟踪模块，自动传播用户纠正的注意力 throughout 执行过程。

关键创新：GuidedAttention的核心创新在于将可解释性和纠正性引入视觉注意力机制，使用户能够在策略执行前进行干预。这一设计与传统的端到端学习方法形成鲜明对比，后者通常缺乏这种灵活性。

关键设计：在关键点预测中，采用了基于深度学习的卷积神经网络，损失函数设计为结合关键点位置和任务目标的复合损失，以确保高效的注意力分配。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，GuidedAttention在机器人操作任务中，相较于基线方法，性能提升幅度达到20%以上，尤其在面对位置和外观的分布外（OOD）条件时，表现出更强的鲁棒性和适应性。

🎯 应用场景

GuidedAttention的研究成果在机器人操作、自动化制造和人机协作等领域具有广泛的应用潜力。通过提高机器人对复杂环境的适应能力和用户的控制能力，该框架能够在实际操作中显著提升效率和安全性，未来可能推动智能机器人在更多场景下的应用。

📄 摘要（原文）

End-to-end visuomotor policies provide little opportunity for humans to understand or correct the policy's visual attention. We propose GuidedAttention, a visuomotor imitation learning framework that introduces interpretable and correctable visual attention as an explicit intermediate representation. Task-relevant attention keypoints are predicted from camera images and condition a diffusion-based action policy. Users can inspect and optionally correct selected keypoints once at rollout initialization, after which the corrected attention is automatically propagated throughout execution by a tracking module. Experiments in simulation and the real world demonstrate that GuidedAttention consistently improves robot manipulation performance, particularly under positional and appearance out-of-distribution (OOD) conditions.