CASTER: Formalizing Zero-Shot Manipulation from Synthetic Videos as Constrained Optimization
作者: Yinlong Dai, Homanga Bharadhwaj, Dylan P. Losey
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2026-10-08
💡 一句话要点
提出CASTER以解决从合成视频到零-shot操作的优化问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 零-shot操作 合成视频 约束优化 机器人轨迹 物理一致性 语义一致性 自动化学习
📋 核心要点
- 现有方法依赖真实人类示范，缺乏物理一致性和机器人基础，导致无法直接执行合成视频中的轨迹。
- 本文将合成视频生成与机器人轨迹优化结合，提出了一种基于约束优化的形式化方法，强调物理可行性和语义一致性。
- 实验结果表明，去除简化假设后，优化后的零-shot轨迹在任务成功率上较最佳基线提高了34.1%。
📝 摘要（中文）
以往的研究通常依赖于真实的人类示范，但视频生成模型的进步为我们提供了一种新范式：可以生成合成视频来展示任务。尽管这些合成视频在机器人的当前环境中生成，但由于缺乏物理一致性和机器人基础，机器人无法直接执行视频中展示的轨迹。本文旨在将合成视频生成与现实世界机器人轨迹的转换形式化为约束优化问题。我们提出的优化框架提供了成功所需的视频生成特性洞察，并通过实验表明，去除简化假设后，合成视频生成的零-shot轨迹更加稳健，任务成功率提高了34.1%。
🔬 方法详解
问题定义：本文解决的是如何将合成视频生成的轨迹转化为现实世界中可执行的机器人轨迹。现有方法在物理一致性和机器人基础方面存在不足，导致无法有效执行合成视频中的动作。
核心思路：我们将这一问题视为约束优化问题，利用合成视频中提取的物体轨迹作为初始猜测，通过优化过程在数字双胞胎中进行轨迹的细化，同时确保物理可行性和语义一致性。
技术框架：整体框架包括合成视频生成、轨迹提取、优化过程和执行阶段。首先生成合成视频，然后提取轨迹，接着在优化过程中调整轨迹，最后将优化后的轨迹应用于机器人执行。
关键创新：本文的主要创新在于将合成视频生成与约束优化结合，提出了一种新的形式化方法，强调了视频生成在语义吸引盆地内的概率性引导，确保轨迹在局部修改时不失去任务对齐。
关键设计：在优化过程中，我们设计了特定的损失函数以确保物理可行性，并在网络结构中引入了语义一致性的约束，确保生成的轨迹在执行时能够符合预期的任务目标。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，去除简化假设后，优化后的零-shot轨迹在任务成功率上较最佳基线提高了34.1%。这一显著提升表明，优化过程有效地增强了合成视频生成的实用性和可靠性。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用潜力，尤其在机器人操作、自动化制造和人机交互等领域。通过利用合成视频生成的技术，机器人能够在没有真实示范的情况下学习和执行复杂任务，提升了操作的灵活性和效率。未来，该方法可能推动智能机器人在动态环境中的自主学习和适应能力。
📄 摘要（原文）
Prior research on learning from humans often requires real human demonstrations. But advances in video generation models offer a new paradigm: we can now prompt these generators to make synthetic videos of the task. On the plus side, these synthetic videos take place in the robot's current environment, and do not require actual human teaching. However, while the generated videos appear to show plausible motions, they lack both physical consistency and robot grounding, and thus the robot cannot directly roll out the trajectory shown by the video. In this paper we seek to formalize the process of going from synthetic video generation to real-world robot trajectories for zero-shot manipulation tasks. We recognize that this problem is an instance of constrained optimization. The object trajectories extracted from the synthetic video provide an initial guess at the correct motion, and the robot must refine these trajectories (for instance, within a digital twin) while enforcing physical feasibility and semantic consistency. Our optimization-based formalism provides insights into the video generation properties necessary for success. Specifically, we show that the video generation must probabilistically seed the search within a semantic basin of attraction where the trajectory can be locally modified without losing its task alignment. Our analysis further reveals that state-of-the-art approaches can be viewed as instances of our unified formalism with key simplifications. In our experiments we remove these simplifications to more closely match the underlying optimization, leading to more robust zero-shot trajectories from synthetic videos and improving average task success by 34.1% compared to the best-performing baseline. See videos at our project website: https://collab.me.vt.edu/CASTER