Language-Conditioned Semantic Search-Based Policy for Robotic Manipulation Tasks

📄 arXiv: 2312.05925v1 📥 PDF

作者: Jannik Sheikh, Andrew Melnik, Gora Chand Nandi, Robert Haschke

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2023-12-10

💡 一句话要点

提出基于语言条件语义搜索的机器人操作策略，提升泛化性和零样本适应性

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人操作 语言条件 语义搜索 策略学习 零样本学习

📋 核心要点

  1. 强化学习和模仿学习策略在少量任务示例下难以很好地泛化。
  2. 提出一种基于语言条件语义搜索的方法，从演示数据集中在线搜索相似轨迹来生成策略。
  3. 实验表明，该方法在CALVIN基准测试中优于基线，并具有强大的零样本适应能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于语言条件语义搜索的方法，用于生成在线搜索的机器人操作策略，该策略直接从可用的状态-动作轨迹演示数据集中获取动作。该方法通过在数据集中查找最相似的操作轨迹来执行任务。实验结果表明，该方法在CALVIN基准测试中超越了现有基线方法，并展现出强大的零样本适应能力。这为将在线搜索策略扩展到通常由模仿学习或强化学习策略处理的任务提供了巨大的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的强化学习和模仿学习方法在机器人操作任务中，当只有少量任务示例时，策略学习的泛化能力较弱。这意味着模型需要大量的训练数据才能适应新的任务，限制了其在实际应用中的可行性。

核心思路：本文的核心思路是利用语言条件语义搜索，直接从已有的演示数据集中检索与当前任务最相关的轨迹，并从中提取动作。这种方法避免了显式地学习策略，而是通过相似性匹配来实现任务的泛化。

技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 使用语言指令对任务进行描述；2) 利用语义搜索技术在演示数据集中查找与当前任务描述最相似的轨迹；3) 从检索到的轨迹中提取动作，并将其作为当前状态下的策略输出。整个过程是一个在线搜索的过程，不需要预先训练策略。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将语言条件语义搜索与机器人操作策略学习相结合。通过语言指令来指导搜索过程，可以更有效地利用已有的演示数据，并实现更好的泛化能力。与传统的强化学习和模仿学习方法相比，该方法不需要大量的训练数据，并且具有更强的零样本适应能力。

关键设计：该方法的关键设计包括：1) 如何有效地表示语言指令，并将其用于语义搜索；2) 如何定义轨迹之间的相似性度量，以便准确地检索到相关的轨迹；3) 如何从检索到的轨迹中提取动作，并将其应用于当前状态。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在CALVIN基准测试中超越了现有的基线方法，并且展现出强大的零样本适应能力。具体的性能数据和提升幅度在摘要中没有给出，属于未知信息。但超越基线的结果表明该方法在机器人操作任务中具有一定的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人等。通过利用已有的演示数据，可以快速地部署新的任务，而无需进行大量的训练。该方法还可以用于人机协作，机器人可以根据人的语言指令来完成复杂的任务。未来，该方法有望推动机器人技术的普及和应用。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning and Imitation Learning approaches utilize policy learning strategies that are difficult to generalize well with just a few examples of a task. In this work, we propose a language-conditioned semantic search-based method to produce an online search-based policy from the available demonstration dataset of state-action trajectories. Here we directly acquire actions from the most similar manipulation trajectories found in the dataset. Our approach surpasses the performance of the baselines on the CALVIN benchmark and exhibits strong zero-shot adaptation capabilities. This holds great potential for expanding the use of our online search-based policy approach to tasks typically addressed by Imitation Learning or Reinforcement Learning-based policies.