ComManip: Overfitting Manipulation Policies to Comfortable Regions
作者: Yidan Lai, Xinyi Chen, Shuquan Man, Huiping Zhuang
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-29
💡 一句话要点
提出ComManip以解决机器人操作策略泛化不足问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人操作 策略学习 舒适区域 任务成功率 数据效率 视觉观察 移动基座
📋 核心要点
- 现有方法在有限演示预算下，无法有效建模可靠的观察-动作对应关系，导致任务成功率低。
- ComManip通过专注于舒适操作区域，优化操作策略的学习，提高策略的泛化能力。
- 实验结果显示，ComManip在不同策略架构下，任务成功率提升约20个百分点，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
训练机器人操作策略依赖于昂贵的机器人演示，导致大规模数据收集不切实际。现有方法通过改变物体位置、视角和机器人配置来提高策略的泛化能力，但在有限的演示预算下，这种策略使得政策在多样化视觉观察中建模不足，导致任务成功率低于在视觉和运动稳定区域内训练的策略。为此，本文提出ComManip，一个专注于舒适操作区域的学习范式，通过重新定位移动基座，使目标中心进入熟悉的图像空间范围，从而有效执行操作。实验表明，ComManip在有限演示预算下，任务成功率提高约20个百分点以上。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在有限演示预算下，机器人操作策略泛化不足的问题。现有方法通过多样化视觉观察来提高策略的泛化能力，但效果不佳，导致任务成功率低。
核心思路：论文提出ComManip，通过专注于舒适操作区域来优化操作策略的学习。该方法利用已知的舒适区域演示，确保策略在相似的局部条件下能够更有效地执行操作。
技术框架：ComManip的整体架构包括两个主要模块：首先是移动基座的重新定位模块，通过检测目标中心并确保其进入熟悉的图像空间范围；其次是操作策略执行模块，在目标进入舒适区域后执行相同的操作策略。
关键创新：ComManip的核心创新在于将操作策略专门化于舒适操作区域，这一设计使得策略在不同目标位置的操作变得更加高效，与现有方法相比，显著提高了任务成功率。
关键设计：在实现过程中，ComManip采用了特定的损失函数来优化策略的学习，并设计了适应不同策略架构的网络结构，以确保在大工作空间内的有效操作。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，ComManip在不同策略架构下的任务成功率提升约20个百分点，尤其在大工作空间和有限演示预算的情况下，显示出其优越的性能，显著优于传统方法。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括服务机器人、工业自动化和家庭助理等场景。通过提高机器人在复杂环境中的操作能力，ComManip能够显著提升机器人在实际应用中的效率和可靠性，未来可能推动智能机器人技术的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Training robot manipulation policies relies on costly robot demonstrations, making large-scale data collection impractical. Meanwhile, to improve policy generalization, existing approaches seek greater diversity in visual observations by varying object placements, viewpoints, and robot configurations during data collection. However, under a limited demonstration budget, this strategy forces the policy to model diverse visual observations, providing insufficient supervision to learn reliable observation-action correspondences under similar local conditions. Our study reveals that policies trained under this strategy achieve lower task success rates than those trained within a compact, visually and kinematically stable region. We refer to these stable regions as comfortable manipulation regions. To exploit this finding, we propose ComManip, a learning paradigm that specializes manipulation policies to comfortable manipulation regions. During inference, ComManip repositions the mobile base until the detected target center enters the familiar image-space range estimated from comfortable-region demonstrations. It then executes the same manipulation policy, enabling effective manipulation across diverse target locations. We conduct extensive experiments across multiple manipulation tasks, demonstration budgets, and policy families including ACT, $π_{0.5}$, RDT, OpenVLA-OFT, and SmolVLA. The results demonstrate that ComManip improves task success by roughly 20 percentage points or more across different policy architectures in large workspaces under limited demonstration budgets, suggesting that specializing manipulation policies to comfortable regions provides a more data-efficient learning paradigm for manipulation.