SeeQ: Training Generalist Value Functions for Long-Horizon Robotic Manipulation
作者: Saksham Singh, Zheyuan Hu, Max Sobol Mark, Jeffrey Yu, Zackory Erickson, Aviral Kumar
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-18
备注: Website: : https://saksham002.github.io/seeq/
💡 一句话要点
提出SeeQ以解决长时间机器人操作中的价值函数学习问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 长时间任务 机器人操作 Q值函数 时间差分学习 视觉-语言模型 自回归预测 子任务学习
📋 核心要点
- 现有的机器人政策在复杂的长时间任务中表现脆弱，尤其是在需要多次尝试和深思熟虑的情况下。
- 本文提出SeeQ，通过学习当前活动子任务的Q值来缩短价值预测的时间范围，从而提高学习效率。
- 在多个真实世界操作任务中，SeeQ显著提升了机器人政策的性能，改善了最佳政策引导效果。
📝 摘要（中文）
尽管机器人政策取得了快速进展，但在复杂的长时间任务中仍然表现脆弱，特别是那些需要多阶段或重复尝试的任务。Q值函数能够通过对候选动作进行排名或指导政策改进来提升这些政策，但从稀疏任务级奖励中学习面临长时间信用分配、困难的贝尔曼备份和广泛的数据覆盖要求。本文提出SeeQ（子任务引导Q函数），其学习当前活动子任务的Q值，从而缩短价值预测的时间范围，并通过时间差分（TD）目标实现有效学习。训练过程中，离线机器人数据中的子任务级注释提供了分解，支持从广泛的、潜在次优的机器人数据集中学习。为了消除测试时对人工注释或模块化子任务预测系统的需求，我们的Q函数架构被训练为自回归地预测活动子任务的自然语言描述，然后再估计其价值。通过在两个双手机器人平台上的四个真实世界操作任务中实例化SeeQ，结果显示其价值函数显著改善了最佳政策引导。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决长时间机器人操作中价值函数学习的困难，现有方法在处理复杂任务时往往面临信用分配和数据覆盖的挑战。
核心思路：SeeQ通过学习当前活动子任务的Q值，缩短了价值预测的时间范围，利用时间差分目标实现更有效的学习。
技术框架：SeeQ的整体架构包括一个基础的视觉-语言骨干网络，首先在多样的开源机器人操作数据上进行预训练，然后在下游任务上进行微调。
关键创新：SeeQ的主要创新在于其Q函数架构能够自回归地预测活动子任务的自然语言描述，消除了对人工注释的依赖，提升了模型的灵活性和适应性。
关键设计：在设计中，SeeQ采用了特定的损失函数来优化Q值预测，并利用离线数据中的子任务级注释进行训练，确保了模型的广泛适用性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在四个真实世界的操作任务中，SeeQ的价值函数显著改善了最佳政策引导效果，具体表现为在两个双手机器人平台上实现了更高的任务成功率和效率，展示了其在复杂操作中的优势。
🎯 应用场景
该研究在机器人操作领域具有广泛的应用潜力，尤其是在需要复杂决策和多阶段执行的任务中，如工业自动化、服务机器人和家庭助理等。通过提升机器人在长时间任务中的表现，SeeQ有望推动智能机器人在实际应用中的普及与发展。
📄 摘要（原文）
Despite rapid progress, generalist robot policies remain brittle on complex, long-horizon tasks that comprise multiple stages or require repeated attempts and deliberation on the same underlying stage before success. Q-value functions can improve these policies by ranking candidate actions or guiding policy improvement, but learning from sparse task-level rewards entails long credit-assignment horizons, difficult Bellman backups, and broad data-coverage requirements. We introduce SeeQ (Subtask-elicited Q-functions), which instead learns Q-values for the currently active subtask. This shortens the value-prediction horizon and enables effective learning with temporal-difference (TD) objectives. During training, subtask-level annotations present in offline robot data provide the decomposition and enable learning from broad, potentially suboptimal robot datasets. To eliminate the need for human annotations or modular subtask prediction systems at test time, our Q-function architecture is trained to autoregressively predict the active subtask in natural language before estimating its value. We instantiate SeeQ using a base vision-language backbone, pretrain it on diverse open-source robot manipulation data, and finetune it on downstream tasks. Across four real-world manipulation tasks on two bimanual robot platforms, the SeeQ value function substantially improves best-of-N policy steering.