Keypoint Action Tokens Enable In-Context Imitation Learning in Robotics
作者: Norman Di Palo, Edward Johns
分类: cs.RO, cs.LG, cs.NE
发布日期: 2024-03-28 (更新: 2024-10-17)
备注: Published at Robotics: Science and Systems (RSS) 2024
💡 一句话要点
提出关键点动作令牌以解决机器人模仿学习问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 模仿学习 视觉处理 动作生成 Transformer 自然语言处理 机器人技术 少量样本学习
📋 核心要点
- 现有的模仿学习方法在数据稀缺的情况下表现不佳，难以有效地从少量示范中学习。
- 论文提出了一种名为关键点动作令牌（KAT）的框架，将视觉观察和动作轨迹转化为令牌序列，利用文本预训练的Transformer进行模仿学习。
- 实验结果表明，KAT在低数据环境下的表现与最先进的模仿学习方法相当或更好，展示了其在实际应用中的潜力。
📝 摘要（中文）
我们展示了现成的基于文本的Transformer（无需额外训练）能够执行少量样本的上下文视觉模仿学习，将视觉观察映射到模仿示范者行为的动作序列。通过将视觉观察（输入）和动作轨迹（输出）转化为文本预训练Transformer（GPT-4 Turbo）可以处理的令牌序列，我们实现了这一目标。尽管仅在语言上进行训练，我们的实验表明，这些Transformer在将令牌化的视觉关键点观察转化为动作轨迹方面表现优异，甚至在低数据环境下的日常任务中超越了最先进的模仿学习方法（扩散策略）。KAT利用文本基础的Transformer在视觉和动作领域进行操作，学习示范数据中的一般模式，从而实现高效的模仿学习，表明了重新利用自然语言模型进行具身任务的新前景。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决现有模仿学习方法在数据稀缺情况下的学习效率低下问题。现有方法通常依赖大量示范数据，难以在少量数据上实现有效学习。
核心思路：论文的核心思路是通过将视觉观察和动作轨迹转化为令牌序列，利用文本预训练的Transformer进行模仿学习。这种设计使得模型能够在视觉和动作领域中学习一般模式，而不仅限于语言领域。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先是视觉观察的令牌化，其次是动作轨迹的令牌化，最后是利用文本预训练Transformer进行学习和生成。这一流程确保了视觉信息与动作信息的有效结合。
关键创新：最重要的技术创新点在于将文本基础的Transformer应用于视觉和动作领域，突破了传统模仿学习方法的局限。这种跨领域的应用展示了自然语言模型在具身任务中的潜力。
关键设计：在技术细节上，论文使用了特定的令牌化策略来处理视觉关键点，并设计了适应性损失函数以优化动作生成。此外，Transformer的网络结构经过调整，以适应视觉和动作数据的特性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，KAT在低数据环境下的表现与最先进的模仿学习方法（如扩散策略）相当或更好，具体在多个日常任务中实现了显著的性能提升。这表明KAT在处理视觉和动作数据方面的有效性，展示了其在实际应用中的巨大潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动化任务执行和人机交互等。通过提高模仿学习的效率，KAT框架可以帮助机器人更快速地学习复杂任务，提升其在实际环境中的适应能力和工作效率。未来，KAT有望推动自然语言处理模型在机器人领域的进一步应用，拓展其在多模态学习中的影响力。
📄 摘要（原文）
We show that off-the-shelf text-based Transformers, with no additional training, can perform few-shot in-context visual imitation learning, mapping visual observations to action sequences that emulate the demonstrator's behaviour. We achieve this by transforming visual observations (inputs) and trajectories of actions (outputs) into sequences of tokens that a text-pretrained Transformer (GPT-4 Turbo) can ingest and generate, via a framework we call Keypoint Action Tokens (KAT). Despite being trained only on language, we show that these Transformers excel at translating tokenised visual keypoint observations into action trajectories, performing on par or better than state-of-the-art imitation learning (diffusion policies) in the low-data regime on a suite of real-world, everyday tasks. Rather than operating in the language domain as is typical, KAT leverages text-based Transformers to operate in the vision and action domains to learn general patterns in demonstration data for highly efficient imitation learning, indicating promising new avenues for repurposing natural language models for embodied tasks. Videos are available at https://www.robot-learning.uk/keypoint-action-tokens.