One Hand Watches The Other: Dynamic Multi-Agent Cooperation for Sample-Efficient Bimanual Manipulation in Dynamic Environments
作者: Jan Ole von Hartz, Abhinav Valada, Joschka Boedecker
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2026-07-24
💡 一句话要点
提出DynaMAC以解决动态环境下双臂协作的样本效率问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 动态环境 双臂操控 样本效率 人机协作 机器人技术 多流策略 动态任务参数
📋 核心要点
- 现有多流机器人操控策略在动态环境中面临因果假设崩溃的问题，导致样本效率低下。
- DynaMAC通过将对侧手臂视为动态任务参数，提出了一种新的框架，解决了动态环境下的操控挑战。
- DynaMAC在动态环境和双臂操控任务中表现优异，样本需求减少20倍，且在零-shot情况下实现了良好的泛化能力。
📝 摘要（中文）
多流机器人操控策略通过相对于环境参考框架建模动作，实现了无与伦比的样本效率和泛化能力。然而，现有方法通常假设这些框架是严格外生的，这一因果假设在动态环境中崩溃。本文提出DynaMAC，一个轻量级、与策略无关的框架，解决了这一因果限制，同时保持了多流策略的样本效率、计算速度和灵活性。DynaMAC将对侧手臂视为动态任务参数，从而提供了动态操控和双臂协调的统一表述，而无需明确的领导-跟随关系。我们引入了DynaBench，一个新的动态环境下机器人操控基准，DynaMAC在动态环境和双臂操控任务中，超越了领先的概率和生成基线，样本需求减少了20倍，且在零-shot情况下从静态演示泛化到动态环境，极大简化了数据收集，为人机协作建立了优雅的桥梁。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有多流机器人操控策略在动态环境中因果假设崩溃的问题，导致样本效率低下和泛化能力不足。
核心思路：DynaMAC将对侧手臂视为动态任务参数，允许双臂在动态环境中进行有效的协调，而不需要明确的领导-跟随关系，从而提升了操控效率和灵活性。
技术框架：DynaMAC的整体架构包括多个模块，首先是环境状态的感知模块，其次是动作生成模块，最后是动态任务参数的更新模块。这些模块协同工作，使得机器人能够在动态环境中进行高效的双臂操控。
关键创新：DynaMAC的主要创新在于其将对侧手臂视为动态任务参数的处理方式，这一设计使得双臂之间的协作更加自然和高效，突破了传统方法的局限。
关键设计：在DynaMAC中，关键参数设置包括动态任务参数的更新频率和损失函数的设计，损失函数考虑了双臂之间的相互影响。此外，网络结构采用了轻量级的设计，以保证计算速度和样本效率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
DynaMAC在动态环境和双臂操控任务中超越了领先的概率和生成基线，性能提升超过35个百分点，同时样本需求减少了20倍。这一显著的提升表明DynaMAC在动态操控中的有效性和高效性，尤其是在零-shot泛化能力方面。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括工业机器人、服务机器人以及人机协作系统。DynaMAC的高样本效率和良好泛化能力使其在动态环境下的操控任务中具有实际价值，能够有效提升机器人在复杂场景中的适应性和协作能力，未来可能推动智能制造和自动化领域的发展。
📄 摘要（原文）
Multi-stream robot manipulation policies achieve unparalleled sample efficiency and generalization by modeling actions relative to environmental reference frames. However, existing approaches typically assume these frames to be strictly exogenous. This causal assumption collapses in dynamic settings, such as when a single robot arm manipulates a moving object or when two arms coordinate, where each arm effectively becomes part of the dynamic environment of the other. We propose DynaMAC, a lightweight, policy-agnostic framework that resolves this causal limitation while preserving the sample efficiency, computational speed, and flexibility of multi-stream policies, DynaMAC treats the opposite arm as a dynamic task parameter, thereby providing a unified formulation for dynamic manipulation and bimanual coordination without requiring an explicit leader-follower relationship. To rigorously evaluate these capabilities, we introduce DynaBench, a novel benchmark for robot manipulation in dynamic environments. Across both dynamic environments and bimanual manipulation tasks, DynaMAC outperforms leading probabilistic and generative baselines by over 35 percentage points while requiring 20 times fewer samples. Crucially, DynaMAC generalizes zero-shot from static demonstrations to dynamic environments, substantially simplifying data collection and establishing an elegant bridge toward human-robot collaboration.