ACORN: Adaptive Contrastive Optimization for Safe and Robust Fine-Grained Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2505.06628v1 📥 PDF

作者: Zhongquan Zhou, Shuhao Li, Zixian Yue

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-10

备注: 6 pages,4 figures

💡 一句话要点

提出ACORN以解决机器人操作中的安全与鲁棒性问题

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

关键词: 机器人操作 安全性 鲁棒性 对比学习 环境扰动 智能体优化 具身人工智能

📋 核心要点

  1. 现有方法在实际部署中忽视了鲁棒性和安全性，导致在面对环境扰动时出现灾难性失败。
  2. 本文提出的ACORN算法通过对比学习增强策略鲁棒性，同时避免不安全行为，具有良好的适应性。
  3. 实验结果显示，ACORN在多种操作环境中安全指标提升了23%，验证了其在安全关键应用中的有效性。

📝 摘要（中文）

在具身人工智能研究中，传统上强调成功率和累计奖励等性能指标，而忽视了在实际环境中出现的关键鲁棒性和安全性问题。为了解决这一缺口，本文提出了四个新的安全中心指标，以量化智能体对环境扰动的韧性。基于这些指标，本文介绍了自适应对比优化算法（ACORN），该算法在不牺牲性能的情况下增强策略的鲁棒性。ACORN利用对比学习，同时对齐专家演示的轨迹并避免潜在的不安全行为。通过结构化高斯噪声注入，ACORN高效生成信息丰富的负样本，采用双重扰动技术保持样本多样性，同时最小化计算开销。实验结果表明，ACORN在多种操作环境中有效提升了安全指标，较基线方法提高了23%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人操作任务中智能体在面对环境扰动时的鲁棒性和安全性问题。现有方法往往只关注性能指标，忽视了在真实环境中可能出现的不可预见情况。

核心思路：ACORN算法通过引入安全中心指标，利用对比学习方法同时对齐专家演示轨迹和避免潜在的不安全行为，从而增强策略的鲁棒性。

技术框架：ACORN的整体架构包括四个主要模块：安全指标计算、对比学习模块、负样本生成和策略优化。通过这些模块的协同工作，ACORN能够有效提升智能体在操作任务中的安全性和鲁棒性。

关键创新：ACORN的核心创新在于引入了安全中心指标和双重扰动技术，这使得算法能够在保持样本多样性的同时，减少计算开销，与现有方法相比具有显著的优势。

关键设计：在参数设置上，ACORN采用了结构化高斯噪声注入技术，以生成信息丰富的负样本。同时，损失函数设计上结合了对比损失和安全损失，确保智能体在优化过程中兼顾性能与安全。

📊 实验亮点

实验结果表明，ACORN在多种操作环境中相较于基线方法，安全指标提升了23%。这一显著的提升验证了ACORN在应对环境扰动时的有效性，展示了其在安全关键应用中的巨大潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括工业机器人、服务机器人及其他安全关键的自动化系统。ACORN的鲁棒性和安全性提升能够显著降低机器人在实际操作中的风险，推动具身人工智能在复杂环境中的可靠部署，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Embodied AI research has traditionally emphasized performance metrics such as success rate and cumulative reward, overlooking critical robustness and safety considerations that emerge during real-world deployment. In actual environments, agents continuously encounter unpredicted situations and distribution shifts, causing seemingly reliable policies to experience catastrophic failures, particularly in manipulation tasks. To address this gap, we introduce four novel safety-centric metrics that quantify an agent's resilience to environmental perturbations. Building on these metrics, we present Adaptive Contrastive Optimization for Robust Manipulation (ACORN), a plug-and-play algorithm that enhances policy robustness without sacrificing performance. ACORN leverages contrastive learning to simultaneously align trajectories with expert demonstrations while diverging from potentially unsafe behaviors. Our approach efficiently generates informative negative samples through structured Gaussian noise injection, employing a double perturbation technique that maintains sample diversity while minimizing computational overhead. Comprehensive experiments across diverse manipulation environments validate ACORN's effectiveness, yielding improvements of up to 23% in safety metrics under disturbance compared to baseline methods. These findings underscore ACORN's significant potential for enabling reliable deployment of embodied agents in safety-critical real-world applications.