Latent Action Diffusion for Cross-Embodiment Manipulation

📄 arXiv: 2506.14608v3 📥 PDF

作者: Erik Bauer, Elvis Nava, Robert K. Katzschmann

分类: cs.RO

发布日期: 2025-06-17 (更新: 2025-10-03)

备注: 15 pages, 7 figures, website: https://mimicrobotics.github.io/lad/

💡 一句话要点

提出潜在动作扩散方法以解决跨形态操控问题

🎯 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) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 机器人操控 跨形态学习 潜在动作空间 技能转移 多机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有的端到端学习方法在机器人操控中面临数据稀缺和动作空间异质性的问题，限制了跨形态学习和技能转移。
  2. 本文提出通过在潜在动作空间中学习扩散策略，统一不同末端执行器的动作，解决跨形态操控的挑战。
  3. 实验结果表明，利用单一策略进行多机器人控制，操控成功率提高了25.3%，有效实现了技能转移。

📝 摘要（中文）

端到端学习作为一种强大的机器人操控范式，其有效性受到数据稀缺和机器人形态间动作空间异质性的限制。本文提出了一种通过在潜在动作空间中学习扩散策略的方法，统一不同末端执行器的动作。我们展示了如何为人形机器人手、人手和并行夹具学习语义对齐的潜在动作空间，并通过在不同末端执行器的操控数据上共同训练，利用单一策略实现多机器人控制，成功提升操控成功率达25.3%。该方法显著减少了对每种新机器人形态的广泛数据收集需求，加速了跨形态的泛化，促进了更可扩展和高效的机器人学习。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人操控中由于不同末端执行器之间动作空间异质性导致的跨形态学习和技能转移困难。现有方法在数据稀缺的情况下，难以有效实现多机器人协作。

核心思路：论文提出了一种在潜在动作空间中学习扩散策略的方法，通过语义对齐的潜在动作空间来统一不同末端执行器的动作，从而实现跨形态的操控能力。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先是通过对比损失训练的编码器，用于学习潜在动作空间；其次是利用该潜在动作空间进行多机器人操控策略的共同训练。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了潜在跨形态策略的概念，成功地将不同动作空间统一为一个潜在空间，从而实现了有效的技能转移和多机器人控制。

关键设计：在技术细节上，采用了对比损失函数来训练编码器，确保潜在动作空间的语义对齐。此外，设计了适应不同末端执行器的策略共享机制，以提高操控的灵活性和效率。

📊 实验亮点

实验结果显示，利用提出的潜在动作扩散策略进行多机器人控制，操控成功率提高了25.3%。这一提升表明，尽管存在显著的形态差异，技能转移依然成功，验证了方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括多机器人协作、智能制造和服务机器人等。通过统一不同机器人形态的操控策略，能够显著提高机器人在复杂环境中的适应能力和工作效率，推动智能机器人技术的广泛应用。

📄 摘要（原文）

End-to-end learning is emerging as a powerful paradigm for robotic manipulation, but its effectiveness is limited by data scarcity and the heterogeneity of action spaces across robot embodiments. In particular, diverse action spaces across different end-effectors create barriers for cross-embodiment learning and skill transfer. We address this challenge through diffusion policies learned in a latent action space that unifies diverse end-effector actions. We first show that we can learn a semantically aligned latent action space for anthropomorphic robotic hands, a human hand, and a parallel jaw gripper using encoders trained with a contrastive loss. Second, we show that by using our proposed latent action space for co-training on manipulation data from different end-effectors, we can utilize a single policy for multi-robot control and obtain up to 25.3% improved manipulation success rates, indicating successful skill transfer despite a significant embodiment gap. Our approach using latent cross-embodiment policies presents a new method to unify different action spaces across embodiments, enabling efficient multi-robot control and data sharing across robot setups. This unified representation significantly reduces the need for extensive data collection for each new robot morphology, accelerates generalization across embodiments, and ultimately facilitates more scalable and efficient robotic learning.