RoLD: Robot Latent Diffusion for Multi-task Policy Modeling
作者: Wenhui Tan, Bei Liu, Junbo Zhang, Ruihua Song, Jianlong Fu
分类: cs.RO
发布日期: 2024-03-12 (更新: 2024-11-04)
💡 一句话要点
提出RoLD以解决多任务机器人控制策略建模问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人控制 多任务学习 潜在空间 扩散模型 策略生成
📋 核心要点
- 现有方法在语言引导的机器人操作任务中难以高效利用跨数据集资源，限制了多任务性能。
- 本文提出通过潜在动作轨迹空间解耦动作轨迹编码与控制策略生成，提升策略生成的泛化能力。
- 实验结果显示，所提方法在多个基准测试中平均成功率提升7%-29%，且速度是基线的两倍以上。
📝 摘要（中文）
建模通用机器人控制策略在语言引导的机器人操作任务中面临持续挑战。现有方法往往难以有效利用跨数据集资源，或依赖资源密集型的视觉-语言模型，从而限制了其多任务性能和实际应用。本文提出了一种新方法，通过利用潜在动作轨迹空间，解耦机器人动作轨迹编码与控制策略生成，增强了多任务操作任务中策略生成的泛化能力。我们在多个环境中收集的大规模数据集上预训练了一个任务无关的自编码器，将多个帧的动作轨迹与观察结果投影到潜在动作轨迹空间。然后，我们基于潜在动作轨迹空间学习了一个扩散模型，以生成下一步的动作。实验结果表明，所提方法在八个任务的平均成功率上比基线提高了7%-29%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决语言引导的机器人操作任务中，现有方法在多任务控制策略建模方面的不足，特别是对跨数据集资源的利用效率低下和对资源密集型模型的依赖。
核心思路：通过引入潜在动作轨迹空间，本文将机器人动作轨迹编码与控制策略生成解耦，从而增强策略生成的泛化能力，适应多种操作任务。
技术框架：整体架构包括两个主要阶段：首先，预训练一个任务无关的自编码器，将多个帧的动作轨迹与观察结果投影到潜在动作轨迹空间；其次，基于该潜在空间学习扩散模型，以生成下一步的动作。
关键创新：最重要的创新在于通过潜在动作轨迹空间的引入，显著提升了策略生成的泛化能力，与现有依赖于视觉-语言模型的方法相比，具有更高的效率和灵活性。
关键设计：在模型设计中，采用了任务无关的自编码器结构，损失函数设计为重构损失与扩散模型的生成损失相结合，以确保生成的动作轨迹既符合实际操作需求，又具有较好的泛化能力。具体的网络结构和参数设置在实验部分进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提RoLD方法在八个任务的平均成功率上比基线提高了7%-29%，且在速度上比基线快两倍以上，展现出显著的性能提升和效率优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能机器人、自动化制造和服务机器人等。通过提升机器人在多任务操作中的控制策略生成能力，能够显著提高机器人在复杂环境中的适应性和效率，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Modeling generalized robot control policies poses ongoing challenges for language-guided robot manipulation tasks. Existing methods often struggle to efficiently utilize cross-dataset resources or rely on resource-intensive vision-language models, thus limiting their multi-task performance and practical applications. In this study, we propose a novel approach that decouples robot action trajectory encoding and control policy generation by leveraging latent action trajectory spaces, enhancing the generalization ability of policy generation on multi-task manipulation tasks. First, we pre-train a task-agnostic auto-encoder to project an action trajectory of several frames accompanied with observations into a latent action trajectory space on large-scale datasets collected with multiple embodiments in various environments. Then we propose learning a diffusion model based on the latent action trajectory space to generate actions of next steps. Through experiments on two widely used benchmarks, results demonstrate that our proposed method outperforms baselines by 7%-29% in terms of average success rate across eight tasks. Our method can consistently benefit from pre-training while baselines cannot. Our method is more than two times faster than our baseline.