RoboPrompt: Intuitive Robot Policy Steering with Sparse Human Input
作者: Yanwen Zou, Chenyang Shi, Guoxuan Xu, Wenye Yu, Wendi Chen, Ye Pan, Cewu Lu, Chuan Wen
分类: cs.RO
发布日期: 2026-10-07
备注: 8 pages
💡 一句话要点
提出RoboPrompt以解决机器人政策引导的稀疏人类输入问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 机器人政策 稀疏输入 模仿学习 人类引导 在线政策改进 共享自主 扩散政策
📋 核心要点
- 现有的机器人政策训练方法在数据多样性上存在局限，导致在真实环境中的零-shot 部署困难。
- RoboPrompt通过稀疏输入实现人类对机器人政策的直观引导，避免了对基础政策架构的修改。
- 实验结果显示，经过多轮迭代，成功率提升显著，干预次数大幅减少，表明方法的有效性。
📝 摘要（中文）
通过模仿学习训练的端到端机器人政策受限于数据多样性，导致在现实环境中的零-shot 部署面临挑战。共享自主方法允许人类通过遥控进行修正，但专用硬件和操作员培训限制了大规模部署。RoboPrompt是一个通用的轻量级机器人政策引导系统，用户可以通过直观的稀疏输入（如绘制轨迹、目标点和粗略方向指令）来引导政策行为。RoboPrompt将人类意图转换与基础政策解耦，使用可重用模块将人类指导转换为行动草稿，并通过基础政策的扩散或流动匹配动态进行优化。实验表明，RoboPrompt在多个政策上实现了有效的引导，并通过DAgger进行在线政策改进，成功率显著提升。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决机器人政策在现实环境中零-shot 部署的挑战，现有方法因数据多样性不足而受限，且共享自主方法的硬件需求和培训成本高。
核心思路：RoboPrompt的核心思路是通过稀疏的人类输入（如绘制轨迹和目标点）来引导机器人政策，而不需要修改基础政策架构或进行专门的训练。
技术框架：RoboPrompt的整体架构包括一个可重用模块，该模块将人类的指导转换为行动草稿，随后通过基础政策的扩散或流动匹配动态进行优化。
关键创新：RoboPrompt的创新在于将人类意图转换与政策解耦，允许在不改变基础政策的情况下进行有效的政策引导，这与现有方法的设计思路有本质区别。
关键设计：在设计中，RoboPrompt使用了噪声空间中的行动生成控制，确保人类意图与政策先验之间的平衡，具体的参数设置和损失函数设计未在摘要中详细说明，需进一步查阅论文。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，经过2-3轮迭代，$π_{0.5}$的平均成功率在三个任务上提升了15.5%，而在Insert Bread任务中，Diffusion Policy、$π_{0.5}$和FastWAM的成功率提升幅度达到21.3%。同时，平均人类干预次数分别减少了44.0%和81.9%。
🎯 应用场景
RoboPrompt的研究成果在机器人控制、自动驾驶、智能家居等领域具有广泛的应用潜力。通过简化人类与机器人之间的交互，能够提高机器人在复杂环境中的适应能力和操作效率，未来可能推动更大规模的机器人应用落地。
📄 摘要（原文）
End-to-end robot policies trained through imitation learning remain constrained by limited data diversity, making reliable zero-shot deployment in real-world settings challenging. Shared-autonomy methods enable human correction through teleoperation, but specialized hardware and operator training hinder deployment at scale. Other approaches incorporate human guidance as additional policy inputs, often requiring architectural changes and dedicated training for steerability, which limits their applicability across policies. We present RoboPrompt, a general-purpose, lightweight robot policy steering system that enables users to guide policy behavior through intuitive, sparse inputs, including drawn traces, target points, and coarse directional instructions. RoboPrompt decouples human-intention translation from the underlying policy: a reusable module converts human guidance into action drafts, which are refined through the diffusion or flow-matching dynamics of the base policy. By controlling action generation in noise space, RoboPrompt balances human intent with the policy prior without modifying the base policy architecture or fine-tuning it for steerability. Experiments demonstrate effective steering across Diffusion Policy, $π_{0.5}$, and FastWAM. We further use steered rollouts for online policy improvement through DAgger. After 2-3 rounds of iteration, average success rates increase by 15.5\% for $π_{0.5}$ across three tasks and by 21.3\% across three policies(Diffusion Policy, $π_{0.5}$, FastWAM) on the Insert Bread task, while average human intervention counts decrease by 44.0\% (2.86 to 1.60) and 81.9\% (2.60 to 0.47), respectively.