Imitation Learning Based on Disentangled Representation Learning of Behavioral Characteristics

📄 arXiv: 2509.04737v1 📥 PDF

作者: Ryoga Oishi, Sho Sakaino, Toshiaki Tsuji

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-05

备注: 16 pages, 5 figures, Accepted at CoRL2025

💡 一句话要点

提出基于解耦表征学习的模仿学习方法，实现机器人动作对人类指令的在线适应

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 模仿学习 解耦表征学习 机器人控制 人机交互 在线学习

📋 核心要点

  1. 现有机器人学习方法难以使机器人动作适应人类指令，因为人类指令通常是定性的且具有多种条件。
  2. 该论文提出一种运动生成模型，通过学习修饰语指令到动作的映射，使机器人能够根据人类指令在线调整动作。
  3. 在擦拭和抓取放置任务中的实验结果表明，该方法能够响应修饰语指令在线调整运动，优于传统方法。

📝 摘要（中文）

在机器人学习领域，通过语言指令协调机器人动作正变得越来越可行。然而，使动作适应人类指令仍然具有挑战性，因为这些指令通常是定性的，并且需要探索满足各种条件的行为。本文提出了一种运动生成模型，该模型可以根据人类指令中的修饰语指令（modifier directives）来调整机器人动作，这些指令在任务执行期间施加行为条件。该方法通过将演示分割成短序列，并分配对应于特定修饰语类型的弱监督标签，来学习从修饰语指令到动作的映射。我们在擦拭和抓取放置任务中评估了该方法。结果表明，与无法在执行期间适应的传统基于批处理的方法不同，该方法可以响应修饰语指令在线调整运动。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人模仿学习方法难以根据人类指令中的修饰语（modifier directives）在线调整机器人动作。这些指令通常是定性的，并且需要在任务执行过程中满足不同的行为条件，传统的批处理方法无法适应这种动态变化。

核心思路：该论文的核心思路是将人类指令中的修饰语指令（modifier directives）与机器人动作建立直接的映射关系。通过学习这种映射关系，机器人可以根据接收到的修饰语指令实时调整其动作，从而实现对人类指令的在线适应。这种设计允许机器人根据任务需求动态地改变其行为。

技术框架：该方法首先将机器人演示数据分割成短序列，然后为每个序列分配一个弱监督标签，该标签对应于特定的修饰语类型。接下来，该方法学习一个从修饰语指令到动作的映射。在执行过程中，机器人接收到修饰语指令，然后使用学习到的映射来生成相应的动作。整体流程包括数据预处理（分割和标注）、模型训练（学习映射）和在线动作生成三个主要阶段。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种基于解耦表征学习的模仿学习方法，能够将人类指令中的修饰语指令与机器人动作进行解耦，并学习它们之间的映射关系。与传统的模仿学习方法相比，该方法能够实现对人类指令的在线适应，而无需重新训练模型。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用弱监督学习来标注分割后的动作序列，降低了标注成本；2) 设计了特定的网络结构来学习修饰语指令和动作之间的映射关系，具体结构未知；3) 采用了合适的损失函数来优化模型，损失函数的具体形式未知。

📊 实验亮点

该论文在擦拭和抓取放置任务中验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能够根据人类指令中的修饰语指令在线调整机器人动作，而传统的基于批处理的方法无法实现这种在线适应。具体的性能数据和提升幅度未知，但结果表明该方法优于传统方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种人机协作场景，例如：在制造业中，工人可以通过语音或手势指令实时调整机器人的操作，提高生产效率和灵活性；在医疗领域，医生可以通过指令控制机器人进行手术操作，提高手术精度和安全性；在家庭服务领域，用户可以通过指令控制机器人完成各种家务任务，提升生活质量。该研究具有广阔的应用前景和实际价值。

📄 摘要（原文）

In the field of robot learning, coordinating robot actions through language instructions is becoming increasingly feasible. However, adapting actions to human instructions remains challenging, as such instructions are often qualitative and require exploring behaviors that satisfy varying conditions. This paper proposes a motion generation model that adapts robot actions in response to modifier directives human instructions imposing behavioral conditions during task execution. The proposed method learns a mapping from modifier directives to actions by segmenting demonstrations into short sequences, assigning weakly supervised labels corresponding to specific modifier types. We evaluated our method in wiping and pick and place tasks. Results show that it can adjust motions online in response to modifier directives, unlike conventional batch-based methods that cannot adapt during execution.