Benchmarking and Enhancing Skill-Level Memory for Partially Observable Robotic Manipulation
作者: Yansong Shi, Jiange Yang, Xijie Yang, Shaowei Zhang, Yuhan Zhu, Tao Lu, Limin Wang
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-30
备注: Project page: https://nanamma.github.io/HIDE-SEEK/
💡 一句话要点
提出HIDE基准与SEEK框架以增强部分可观测机器人操作的技能记忆
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 部分可观测性 机器人操作 技能记忆 任务成功率 记忆机制 HIDE基准 SEEK框架
📋 核心要点
- 现有的机器人操作策略在面对部分可观测性时，往往无法有效利用交互历史，导致任务执行成功率低。
- 本文提出HIDE基准用于评估操作记忆，并设计SEEK框架结合多种记忆机制以增强任务执行能力。
- 实验结果表明，记忆增强显著提高了任务成功率，尤其是在复杂的操作任务中，组合机制表现最佳。
📝 摘要（中文）
近年来，机器人学习的进展使得操作策略能够执行越来越多样化的任务并在不同环境中进行泛化。然而，可靠的执行往往依赖于无法仅通过当前观察确定的隐藏任务状态，因此交互历史变得至关重要。本文介绍了HIDE，一个用于评估部分可观测下操作记忆的基准，涵盖15个任务，涉及重复计数、历史状态回忆和执行进度跟踪。我们进一步提出了SEEK框架，结合三种互补的记忆机制以保留历史证据和跟踪执行状态。评估结果显示，现有策略在HIDE上存在显著局限，而记忆增强在模拟和现实实验中提高了任务成功率。各个机制对某些任务有益，但可能对其他任务产生负面影响；其组合在评估的配置中实现了HIDE的最高平均成功率。这些发现强调了保持隐藏任务状态的内部表示的重要性，并要求将记忆设计与任务特定的信息需求相匹配。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决部分可观测机器人操作中，现有策略无法有效利用交互历史的问题。现有方法在面对隐藏状态时，往往导致任务执行的成功率降低。
核心思路：论文提出了HIDE基准和SEEK框架，通过结合多种记忆机制来增强机器人对历史信息的利用，从而提高操作的成功率。这样的设计旨在更好地捕捉和利用隐藏的任务状态。
技术框架：HIDE基准包含15个任务，设计了随机初始配置和决策点，要求机器人根据历史信息做出不同的决策。SEEK框架则结合了三种记忆机制，分别用于保留历史证据、跟踪执行状态和增强决策能力。
关键创新：最重要的技术创新在于提出了HIDE基准和SEEK框架的组合，能够有效提升机器人在部分可观测环境中的操作能力。这与现有方法的本质区别在于强调了历史信息的重要性。
关键设计：在SEEK框架中，设计了多种记忆机制的组合，具体参数设置和损失函数的设计旨在优化记忆的保留和利用效率。网络结构上，采用了适应性强的模块化设计，以便于针对不同任务进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，现有策略在HIDE基准上存在显著局限，而通过记忆增强，任务成功率在模拟和现实实验中均显著提高。组合机制在HIDE的评估配置中实现了最高的平均成功率，表明其有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括服务机器人、工业自动化和医疗机器人等。通过增强机器人对历史信息的记忆能力，可以显著提高其在复杂环境中的操作效率和成功率，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Recent advances in robot learning have enabled manipulation policies to perform increasingly diverse tasks and generalize across environments. However, reliable execution often depends on hidden task states that cannot be determined from current observations alone, making interaction history essential. We introduce $HIDE$, a benchmark for evaluating manipulation memory under partial observability. HIDE comprises 15 tasks covering repetition counting, historical-state recall, and execution-progress tracking, with randomized initial configurations and decision points where similar observations require different actions depending on prior events. We further propose $SEEK$, a framework combining three complementary memory mechanisms to retain historical evidence and track execution state. Evaluations reveal substantial limitations in existing policies on HIDE, while memory augmentation improves task success in both simulation and real-world experiments. Individual mechanisms benefit some tasks but can degrade others; their combination achieves the highest average success rate on HIDE among the evaluated configurations. These findings highlight the importance of maintaining internal representations of hidden task states and matching memory design to task-specific information requirements.