Train Once, Deploy Anywhere: Realize Data-Efficient Dynamic Object Manipulation

📄 arXiv: 2508.14042v1 📥 PDF

作者: Zhuoling Li, Xiaoyang Wu, Zhenhua Xu, Hengshuang Zhao

分类: cs.RO

发布日期: 2025-08-19

💡 一句话要点

提出基于熵的通用动态物体操作方法以解决数据收集困难问题

🎯 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: 动态物体操作 模仿学习 熵优化 机器人技术 制造效率 通用系统 自动化

📋 核心要点

  1. 现有的模仿学习方法在动态物体操作中需要大量示范，收集过程繁琐且劳动密集，限制了其应用。
  2. 本文提出了一种基于熵的理论框架，并开发了通用熵基操作（GEM）系统，以实现少量示范下的强泛化能力。
  3. 实验结果显示，GEM在多种环境和任务中表现出色，成功率超过97%，显著提升了动态物体操作的效率。

📝 摘要（中文）

实现通用的动态物体操作对于提升制造效率至关重要，因为它消除了针对不同场景的专门工程需求。为此，模仿学习作为一种有前景的范式，通过专家示范来教授操作技能。尽管增加示范可以提高模仿学习策略的泛化能力，但示范收集过程劳动密集。本文探讨了在仅有少量示范的情况下，是否能够实现动态物体操作的强泛化。我们开发了一个基于熵的理论框架来量化模仿学习的优化，并提出了名为通用熵基操作（GEM）的系统。大量的模拟和真实任务实验表明，GEM能够在不同环境背景、机器人形态、运动动态和物体几何形状中实现泛化。值得注意的是，GEM已在真实的食堂中部署用于餐具收集，成功率超过97%，在超过10,000次操作中未使用任何现场示范。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决动态物体操作中模仿学习对大量示范依赖的问题。现有方法在收集示范时面临高劳动成本和时间消耗的挑战。

核心思路：论文提出的核心思路是通过基于熵的理论框架来优化模仿学习，使其在仅有少量示范的情况下仍能实现强泛化能力。这样的设计旨在减少对示范数量的依赖，同时保持操作性能。

技术框架：整体架构包括数据收集、熵优化、策略学习和环境适应四个主要模块。首先收集少量示范数据，然后通过熵优化算法提升策略的泛化能力，最后在多种环境中进行测试和适应。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了基于熵的优化框架，使得模仿学习能够在示范数量极少的情况下仍然实现高效的动态物体操作。这与传统方法依赖大量示范的本质区别显著。

关键设计：在关键设计方面，论文详细描述了熵的计算方法、损失函数的设置以及网络结构的选择，确保了模型在不同任务和环境中的适应性和鲁棒性。具体参数设置和网络架构细节在实验部分进行了验证和优化。

📊 实验亮点

实验结果显示，GEM系统在真实食堂环境中成功率超过97%，在超过10,000次操作中未使用任何现场示范，显著优于传统模仿学习方法，展示了其强大的泛化能力和实际应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括制造业、服务机器人和自动化仓储等。通过减少对示范的依赖，GEM系统能够在多种复杂环境中灵活部署，提升操作效率，降低成本，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Realizing generalizable dynamic object manipulation is important for enhancing manufacturing efficiency, as it eliminates specialized engineering for various scenarios. To this end, imitation learning emerges as a promising paradigm, leveraging expert demonstrations to teach a policy manipulation skills. Although the generalization of an imitation learning policy can be improved by increasing demonstrations, demonstration collection is labor-intensive. To address this problem, this paper investigates whether strong generalization in dynamic object manipulation is achievable with only a few demonstrations. Specifically, we develop an entropy-based theoretical framework to quantify the optimization of imitation learning. Based on this framework, we propose a system named Generalizable Entropy-based Manipulation (GEM). Extensive experiments in simulated and real tasks demonstrate that GEM can generalize across diverse environment backgrounds, robot embodiments, motion dynamics, and object geometries. Notably, GEM has been deployed in a real canteen for tableware collection. Without any in-scene demonstration, it achieves a success rate of over 97% across more than 10,000 operations.