Knowledge-Driven Imitation Learning: Enabling Generalization Across Diverse Conditions

📄 arXiv: 2506.21057v1 📥 PDF

作者: Zhuochen Miao, Jun Lv, Hongjie Fang, Yang Jin, Cewu Lu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-06-26

备注: IROS 2025

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出知识驱动模仿学习以解决机器人操作中的泛化问题

🎯 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)

关键词: 模仿学习 机器人操作 知识驱动 泛化能力 语义关键点图 模板匹配 数据高效学习

📋 核心要点

  1. 现有模仿学习方法在机器人操作中面临泛化能力不足的问题，尤其是在物体特定依赖的情况下。
  2. 本文提出的知识驱动模仿学习框架，通过外部结构语义知识来优化物体表示，从而提高泛化能力。
  3. 实验结果表明，该方法在真实世界的操作任务中表现优异，显著减少了对专家演示的需求。

📝 摘要（中文）

模仿学习在机器人操作中展现出强大的潜力，但其泛化能力受到有限专家演示中物体特定依赖的限制。为了解决这一挑战，本文提出了一种知识驱动的模仿学习框架，该框架利用外部结构语义知识来抽象同一类别内的物体表示。我们引入了一种新颖的语义关键点图作为知识模板，并开发了一种粗到细的模板匹配算法，优化结构一致性和语义相似性。在三个真实世界的机器人操作任务中，我们的方法表现优异，仅需四分之一的专家演示便超越了基于图像的扩散策略。大量实验进一步证明了其在新物体、背景和光照条件下的鲁棒性。这项工作开创了一种知识驱动的数据高效机器人学习方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决模仿学习中泛化能力不足的问题，现有方法往往依赖于大量的专家演示，导致在新环境或新物体上的表现不佳。

核心思路：我们提出了一种知识驱动的模仿学习框架，利用外部结构语义知识来抽象和优化物体表示，从而减少对特定物体的依赖。

技术框架：该框架包括三个主要模块：语义关键点图的构建、粗到细的模板匹配算法，以及优化结构一致性和语义相似性的过程。

关键创新：引入语义关键点图作为知识模板是本研究的核心创新，与传统方法相比，它能够更好地捕捉物体间的共性特征，从而提升泛化能力。

关键设计：在算法设计中，我们设置了特定的损失函数，以平衡结构一致性和语义相似性，同时采用了适应性模板匹配策略，以提高匹配精度和效率。

📊 实验亮点

在三个真实世界的机器人操作任务中，本文的方法表现优异，仅需四分之一的专家演示便超越了基于图像的扩散策略，显示出显著的性能提升，证明了其在新物体和环境下的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人操作、自动化制造和智能家居等。通过提高模仿学习的泛化能力，机器人能够更好地适应不同的操作环境和任务，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Imitation learning has emerged as a powerful paradigm in robot manipulation, yet its generalization capability remains constrained by object-specific dependencies in limited expert demonstrations. To address this challenge, we propose knowledge-driven imitation learning, a framework that leverages external structural semantic knowledge to abstract object representations within the same category. We introduce a novel semantic keypoint graph as a knowledge template and develop a coarse-to-fine template-matching algorithm that optimizes both structural consistency and semantic similarity. Evaluated on three real-world robotic manipulation tasks, our method achieves superior performance, surpassing image-based diffusion policies with only one-quarter of the expert demonstrations. Extensive experiments further demonstrate its robustness across novel objects, backgrounds, and lighting conditions. This work pioneers a knowledge-driven approach to data-efficient robotic learning in real-world settings. Code and more materials are available on https://knowledge-driven.github.io/.