Fine-Tuning Robot Policies While Maintaining User Privacy

📄 arXiv: 2509.18311v1 📥 PDF

作者: Benjamin A. Christie, Sagar Parekh, Dylan P. Losey

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-22

💡 一句话要点

提出PRoP框架，在个性化机器人策略微调的同时保护用户隐私

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 机器人策略 隐私保护 个性化 人机交互 模仿学习

📋 核心要点

  1. 现有通用机器人策略微调过程易泄露用户偏好等隐私数据，面临隐私保护挑战。
  2. PRoP框架为每个用户配备唯一密钥，通过数学变换网络权重实现个性化策略切换。
  3. 实验证明PRoP在模仿学习、强化学习和分类任务中具有通用性，且优于现有方法。

📝 摘要（中文）

近期的研究提出了通用机器人策略。这些策略为机器人行为提供了一个强大的先验知识——例如，机器人手臂应该如何操作食物。但是，为了使机器人满足个人的需求，用户通常需要对这些通用策略进行微调——例如，展示机器人手臂如何制作他们自己喜欢的晚餐。重要的是，在个性化机器人的过程中，终端用户会泄露关于他们的偏好、习惯和风格的数据（例如，他们喜欢吃的食物）。其他智能体可以简单地执行微调后的策略，并观察到这些经过个性化训练的行为。这就带来了一个根本性的挑战：我们如何开发能够个性化动作，同时保持学习过程对外部智能体私密的机器人？我们在此探索人机交互中这个新兴的主题，并开发PRoP，一个用于个性化和私有机器人策略的与模型无关的框架。我们的核心思想是为每个用户配备一个唯一的密钥；然后，这个密钥被用来在数学上转换机器人网络的权重。有了正确的密钥，机器人的策略就会切换到匹配该用户的偏好——但是使用不正确的密钥，机器人会恢复到它的基线行为。我们展示了我们的方法在模仿学习、强化学习和分类任务中跨多种模型类型的通用适用性。PRoP在实践中是有利的，因为它保留了原始策略的架构和行为，并且在实验中优于现有的基于编码器的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在机器人策略个性化微调过程中，用户隐私泄露的问题。现有方法，如直接微调或使用编码器学习用户偏好，容易被攻击者通过观察微调后的策略或编码器输出来推断用户的敏感信息，例如饮食习惯、生活方式等。因此，如何在个性化机器人行为的同时，保护用户的隐私成为一个重要的挑战。

核心思路：PRoP的核心思路是为每个用户分配一个唯一的密钥，并使用这个密钥对机器人策略的网络权重进行数学变换。当使用正确的密钥时，机器人策略会切换到该用户的个性化行为；而使用错误的密钥时，机器人则会恢复到其原始的通用行为。这种方式使得即使攻击者获得了微调后的策略，也无法在没有正确密钥的情况下推断出用户的个性化偏好。

技术框架：PRoP是一个与模型无关的框架，可以应用于各种机器人学习任务，包括模仿学习、强化学习和分类任务。其主要流程包括：1) 训练一个通用的机器人策略；2) 为每个用户生成一个唯一的密钥；3) 使用用户的密钥对通用策略的网络权重进行变换，得到个性化的策略；4) 在推理阶段，使用用户的密钥对策略进行激活，使其表现出个性化的行为。

关键创新：PRoP的关键创新在于使用密钥对网络权重进行变换，从而实现个性化和隐私保护。与现有方法相比，PRoP不需要额外的编码器来学习用户偏好，而是直接在原始策略的权重上进行操作，保留了原始策略的架构和行为。此外，PRoP的密钥机制使得攻击者难以通过观察微调后的策略来推断用户的隐私信息。

关键设计：PRoP的具体实现细节包括密钥生成方式、权重变换函数以及损失函数的设计。密钥可以使用随机数生成器生成，权重变换函数可以使用线性变换或非线性变换，损失函数可以使用标准的策略梯度损失函数或模仿学习损失函数。论文中可能详细描述了这些参数的具体选择和优化方法，但摘要中未提及具体细节。

📊 实验亮点

PRoP在模仿学习、强化学习和分类任务中都取得了良好的效果，并且优于现有的基于编码器的方法。具体性能数据和提升幅度在摘要中未给出，但论文强调PRoP保留了原始策略的架构和行为，这使得它在实际应用中具有优势。实验结果表明，PRoP能够在保护用户隐私的同时，实现有效的个性化机器人策略。

🎯 应用场景

PRoP框架可广泛应用于各种需要个性化机器人服务的场景，如家庭服务机器人、医疗辅助机器人、工业协作机器人等。通过保护用户隐私，PRoP能够促进人机交互的信任，加速机器人技术在日常生活中的普及。未来，该技术有望应用于更复杂的机器人系统，例如自动驾驶汽车和智能家居。

📄 摘要（原文）

Recent works introduce general-purpose robot policies. These policies provide a strong prior over how robots should behave -- e.g., how a robot arm should manipulate food items. But in order for robots to match an individual person's needs, users typically fine-tune these generalized policies -- e.g., showing the robot arm how to make their own preferred dinners. Importantly, during the process of personalizing robots, end-users leak data about their preferences, habits, and styles (e.g., the foods they prefer to eat). Other agents can simply roll-out the fine-tuned policy and see these personally-trained behaviors. This leads to a fundamental challenge: how can we develop robots that personalize actions while keeping learning private from external agents? We here explore this emerging topic in human-robot interaction and develop PRoP, a model-agnostic framework for personalized and private robot policies. Our core idea is to equip each user with a unique key; this key is then used to mathematically transform the weights of the robot's network. With the correct key, the robot's policy switches to match that user's preferences -- but with incorrect keys, the robot reverts to its baseline behaviors. We show the general applicability of our method across multiple model types in imitation learning, reinforcement learning, and classification tasks. PRoP is practically advantageous because it retains the architecture and behaviors of the original policy, and experimentally outperforms existing encoder-based approaches. See videos and code here: https://prop-icra26.github.io.