Pre-Manipulation Alignment Prediction with Parallel Deep State-Space and Transformer Models

📄 arXiv: 2509.13839v1 📥 PDF

作者: Motonari Kambara, Komei Sugiura

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-17

备注: Published in Advanced Robotics

💡 一句话要点

提出并行深度状态空间模型与Transformer的预操作对齐预测方法，提升机器人操作成功率。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人操作 预操作预测 深度状态空间模型 Transformer 轨迹融合

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作方法依赖动作执行后的结果判断，无法提前预知风险，效率较低。
  2. 提出一种预测预操作图像、轨迹和指令对齐程度的模型，提前预测操作成功率。
  3. 采用深度状态空间模型和Transformer并行融合轨迹信息，实验结果优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文旨在解决开放词汇物体操作任务中预测未来操作成功率的问题。传统方法通常在动作执行后才判断成功与否，难以预防潜在风险，且依赖失败来触发重规划，降低了物体操作序列的效率。为了克服这些挑战，我们提出了一种模型，该模型预测预操作的以自我为中心的图像与规划轨迹以及给定的自然语言指令之间的对齐程度。我们引入了一个多级轨迹融合模块，该模块并行采用最先进的深度状态空间模型和Transformer编码器，以捕获末端执行器轨迹中的多级时间序列自相关性。实验结果表明，所提出的方法优于包括基础模型在内的现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作中，如何提前预测操作成功率的问题。现有方法主要依赖于执行后的结果反馈，无法在操作前进行评估和调整，导致效率低下，甚至可能引发安全问题。尤其是在开放词汇物体操作任务中，由于物体种类繁多、操作复杂，提前预测操作成功率变得尤为重要。

核心思路：论文的核心思路是，通过分析预操作阶段的视觉信息（以自我为中心的图像）、规划轨迹和自然语言指令，预测它们之间的对齐程度，从而判断操作的潜在成功率。如果预测对齐程度较低，则可以及时进行重规划，避免不必要的失败。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 输入模块：接收预操作的以自我为中心的图像、规划轨迹和自然语言指令作为输入。2) 特征提取模块：分别提取图像、轨迹和指令的特征。3) 多级轨迹融合模块：这是论文的关键模块，并行使用深度状态空间模型和Transformer编码器来捕获轨迹中的多级时间序列自相关性。4) 对齐预测模块：基于提取的特征，预测图像、轨迹和指令之间的对齐程度，输出操作成功率的预测结果。

关键创新：论文的关键创新在于多级轨迹融合模块的设计。传统方法可能只关注轨迹的整体特征，而忽略了轨迹内部的时间序列关系。论文通过并行使用深度状态空间模型和Transformer编码器，能够更全面地捕获轨迹中的长期依赖关系和局部细节，从而提高对齐预测的准确性。

关键设计：在多级轨迹融合模块中，深度状态空间模型用于捕捉轨迹的动态变化，Transformer编码器用于捕捉轨迹的全局上下文信息。具体参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。图像和文本特征提取器的具体架构也未明确说明，可能是使用了预训练模型或自定义网络。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的方法在预操作对齐预测任务中优于现有方法，包括一些基础模型。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未给出，属于未知信息。但论文强调，通过多级轨迹融合模块，能够更准确地预测操作成功率，从而验证了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人操作场景，例如工业自动化、家庭服务机器人、医疗机器人等。通过提前预测操作成功率，可以提高机器人操作的效率和安全性，降低操作失败的风险，并实现更智能化的机器人控制。未来，该技术有望与强化学习等方法结合，实现更自主、更鲁棒的机器人操作。

📄 摘要（原文）

In this work, we address the problem of predicting the future success of open-vocabulary object manipulation tasks. Conventional approaches typically determine success or failure after the action has been carried out. However, they make it difficult to prevent potential hazards and rely on failures to trigger replanning, thereby reducing the efficiency of object manipulation sequences. To overcome these challenges, we propose a model, which predicts the alignment between a pre-manipulation egocentric image with the planned trajectory and a given natural language instruction. We introduce a Multi-Level Trajectory Fusion module, which employs a state-of-the-art deep state-space model and a transformer encoder in parallel to capture multi-level time-series self-correlation within the end effector trajectory. Our experimental results indicate that the proposed method outperformed existing methods, including foundation models.