IronMan: Information-Constrained Video-Action Learning for Robot Manipulation
作者: Yuanshuo Zhang, Wenzhe Zhao, Zixing Lei, Bin Chen, Siheng Chen
分类: cs.RO
发布日期: 2026-10-06
备注: 21 pages, 12 figures, 5 tables
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出IronMan框架以解决机器人操作中的视频动作生成问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 视频动作模型 信息瓶颈 机器人操作 动态感知 鲁棒性提升
📋 核心要点
- 现有的视频动作模型在动作生成中面临过多视觉细节导致的泛化能力下降问题。
- IronMan框架通过信息瓶颈原理，抑制无关视觉信息，保留与动作相关的动态线索，提升动作生成能力。
- 实验结果显示，IronMan在多个数据集上超越基线，尤其在分布外情况下表现出色，成功率显著提升。
📝 摘要（中文）
视频动作模型（VAMs）将视觉动态建模与动作生成结合用于机器人操作。然而，视频表示并不自然适合动作生成，因为过多的视觉细节可能会损害动作策略的泛化能力。因此，本文提出了IronMan（信息约束视频动作学习框架），基于信息瓶颈原理，旨在抑制无关视觉信息，同时保留与动作相关的动态线索。IronMan采用动态感知瓶颈，将噪声和纠缠的一步视频特征提炼为紧凑的世界表示。大量的仿真和真实世界实验表明，IronMan在分布内和分布外的鲁棒性表现出色，同时保持高效推理。IronMan在LIBERO上取得了99.0%的成功率，在RoboTwin clean2clean上为79.4%，超越了所有评估的基线。在分布外转变下，IronMan在LIBERO-Plus上达到了79.1%的成功率，超过最强基线10.4个百分点。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决视频动作生成中因视觉细节过多而导致的动作策略泛化能力下降的问题。现有方法未能有效抑制无关信息，影响了机器人操作的性能。
核心思路：IronMan框架的核心思路是基于信息瓶颈原理，通过约束信息流来抑制无关视觉信息，同时保留与动作相关的动态线索，从而提高动作生成的准确性和鲁棒性。
技术框架：IronMan的整体架构包括动态感知瓶颈模块，该模块将复杂的一步视频特征提炼为紧凑的世界表示。框架的流程包括视频特征提取、信息约束处理和动作生成三个主要阶段。
关键创新：IronMan的主要创新在于引入动态感知瓶颈，通过有效的信息约束机制，显著提升了动作生成的鲁棒性和准确性。这一设计与传统方法的根本区别在于对信息流的有效管理。
关键设计：在关键设计方面，IronMan采用了特定的损失函数来优化信息约束，并在网络结构中引入了动态感知模块，以确保提取的特征能够有效支持动作生成。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，IronMan在LIBERO数据集上取得了99.0%的成功率，在RoboTwin clean2clean上为79.4%，均超越了所有评估的基线。在分布外转变下，IronMan在LIBERO-Plus上达到了79.1%的成功率，超过最强基线10.4个百分点，展示了其卓越的鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人操作、自动化制造和智能家居等场景。通过提升机器人在复杂环境中的操作能力，IronMan能够显著提高生产效率和安全性，具有广泛的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Video Action Models (VAMs) couple visual dynamics modeling with action generation for robot manipulation. However, video representations are not naturally suited to action generation, as exposing the action policy to excessive visual detail can impair its generalization ability. Therefore, we introduce IronMan (Information-constRained videO-actioN learning for robot MANipulation), a robust video-action learning framework built on the information bottleneck principle. The core principle of this framework is to impose information constraints that suppress irrelevant visual information while preserving action-relevant dynamics cues. IronMan employs a dynamics-aware bottleneck that distills noisy, entangled one-step video features into compact world representations. Extensive simulation and real-world experiments demonstrate strong in-distribution (ID) performance and out-of-distribution (OOD) robustness while maintaining efficient inference. IronMan achieves success rates of 99.0% on LIBERO and 79.4% on RoboTwin clean2clean, outperforming all the evaluated baselines. Under OOD shifts, IronMan achieves a success rate of 79.1% on LIBERO-Plus, exceeding the strongest baseline by 10.4 percentage points. Project page: https://youngsoul0731.github.io/ironman-project-page/