VLBiMan: Vision-Language Anchored One-Shot Demonstration Enables Generalizable Bimanual Robotic Manipulation
作者: Huayi Zhou, Kui Jia
分类: cs.RO
发布日期: 2025-09-26 (更新: 2025-09-29)
备注: under review
💡 一句话要点
VLBiMan：基于视觉-语言锚定的单样本示教实现通用双臂机器人操作
🎯 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) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 双臂机器人 视觉-语言 单样本学习 技能自适应 组合泛化
📋 核心要点
- 现有双臂操作方法在泛化性和效率之间存在权衡，模仿学习需要大量数据，模块化方法缺乏灵活性。
- VLBiMan通过视觉-语言锚定，从单样本示教中提取可重用技能，动态适应场景变化，实现高效泛化。
- 实验表明，VLBiMan显著减少了演示需求，实现了组合泛化、对干扰的鲁棒性以及跨机器人形态的迁移。
📝 摘要（中文）
实现通用的双臂操作需要系统能够从最少的人工输入中高效学习，同时适应真实世界的不确定性和不同的机器人形态。现有的方法面临两难：模仿策略学习需要大量的演示来覆盖任务的变化，而模块化方法通常缺乏在动态场景中的灵活性。我们引入了VLBiMan，该框架通过任务感知的分解从单个人类示例中导出可重用的技能，保留不变的基元作为锚点，同时通过视觉-语言的关联动态地调整可调整的组件。这种自适应机制解决了由背景变化、物体重新定位或视觉混乱引起的场景歧义，而无需重新训练策略，利用了语义解析和几何可行性约束。此外，该系统继承了类人的混合控制能力，能够混合同步和异步地使用双臂。大量的实验验证了VLBiMan在工具使用和多物体任务中的有效性，证明了：（1）与模仿基线相比，演示需求大大减少；（2）通过原子技能拼接实现长时程任务的组合泛化；（3）对新的但语义相似的物体和外部干扰的鲁棒性；（4）强大的跨形态迁移，表明从人类演示中学习的技能可以在不同的机器人平台上实例化，而无需重新训练。通过将人类先验知识与视觉-语言锚定的自适应相结合，我们的工作朝着在非结构化环境中实现实用和通用的双臂操作迈出了一步。
🔬 方法详解
问题定义：现有双臂机器人操作方法难以在泛化性和学习效率之间取得平衡。模仿学习需要大量的演示数据来覆盖各种任务变化和环境干扰，而模块化方法虽然学习效率较高，但通常缺乏在动态和非结构化场景中的灵活性，难以适应新的物体和环境变化。因此，如何仅通过少量的人工示教，使双臂机器人能够泛化到新的场景和任务中，是一个亟待解决的问题。
核心思路：VLBiMan的核心思路是从单个人工示教中提取可重用的技能基元，并利用视觉-语言的关联来实现技能的动态调整和组合。通过将任务分解为不变的锚定基元和可调整的组件，系统可以保留任务的核心逻辑，同时适应场景的变化。视觉-语言的关联则用于理解场景中的物体和关系，从而指导技能的调整和组合。这种方法结合了模仿学习和模块化方法的优点，既能从少量数据中学习，又能实现较好的泛化能力。
技术框架：VLBiMan的整体框架包括以下几个主要模块：1) 任务分解模块：将人工示教分解为一系列的原子技能基元，例如抓取、放置、移动等。2) 视觉-语言理解模块：利用视觉和语言信息理解场景中的物体、关系和任务目标。3) 技能自适应模块：根据视觉-语言理解的结果，动态调整技能基元的参数，例如抓取位置、放置角度等。4) 技能组合模块：将调整后的技能基元组合成完整的任务执行序列。整个流程从单样本的人工示教开始，经过任务分解、视觉-语言理解、技能自适应和技能组合，最终生成可执行的机器人控制策略。
关键创新：VLBiMan的关键创新在于其视觉-语言锚定的技能自适应机制。传统的模仿学习方法通常直接学习整个任务的控制策略，而VLBiMan则将任务分解为更小的、可重用的技能基元，并通过视觉-语言的关联来实现技能的动态调整。这种方法不仅减少了对大量演示数据的需求，而且提高了系统的泛化能力和鲁棒性。与传统的模块化方法相比，VLBiMan的技能自适应机制更加灵活，能够适应复杂的场景变化。
关键设计：VLBiMan的关键设计包括：1) 任务分解策略：采用基于规则和启发式的任务分解策略，将人工示教分解为一系列的原子技能基元。2) 视觉-语言模型：使用预训练的视觉-语言模型（例如CLIP）来理解场景中的物体和关系。3) 技能自适应算法：设计了一种基于几何可行性约束的技能自适应算法，确保调整后的技能能够成功执行。4) 混合控制策略：采用混合的同步和异步控制策略，允许双臂机器人同时或交替地执行不同的技能。
📊 实验亮点
实验结果表明，VLBiMan在多个双臂操作任务中取得了显著的性能提升。与模仿学习基线相比，VLBiMan仅需单样本示教即可达到相近甚至更高的性能。在组合泛化实验中，VLBiMan能够成功地将原子技能拼接成复杂的长时程任务。此外，VLBiMan还表现出了对新的但语义相似的物体和外部干扰的鲁棒性，以及强大的跨机器人形态迁移能力。例如，在工具使用任务中，VLBiMan能够成功地将从人类示教中学习的技能迁移到不同的机器人平台上，而无需重新训练。
🎯 应用场景
VLBiMan在多个领域具有广泛的应用前景，例如：在智能制造领域，可以用于自动化装配、质量检测等任务；在家庭服务领域，可以用于物品整理、烹饪辅助等任务；在医疗领域，可以用于手术辅助、康复训练等任务。该研究的实际价值在于降低了机器人学习的成本，提高了机器人的泛化能力，为实现通用机器人操作奠定了基础。未来，VLBiMan有望成为构建智能机器人的重要组成部分。
📄 摘要（原文）
Achieving generalizable bimanual manipulation requires systems that can learn efficiently from minimal human input while adapting to real-world uncertainties and diverse embodiments. Existing approaches face a dilemma: imitation policy learning demands extensive demonstrations to cover task variations, while modular methods often lack flexibility in dynamic scenes. We introduce VLBiMan, a framework that derives reusable skills from a single human example through task-aware decomposition, preserving invariant primitives as anchors while dynamically adapting adjustable components via vision-language grounding. This adaptation mechanism resolves scene ambiguities caused by background changes, object repositioning, or visual clutter without policy retraining, leveraging semantic parsing and geometric feasibility constraints. Moreover, the system inherits human-like hybrid control capabilities, enabling mixed synchronous and asynchronous use of both arms. Extensive experiments validate VLBiMan across tool-use and multi-object tasks, demonstrating: (1) a drastic reduction in demonstration requirements compared to imitation baselines, (2) compositional generalization through atomic skill splicing for long-horizon tasks, (3) robustness to novel but semantically similar objects and external disturbances, and (4) strong cross-embodiment transfer, showing that skills learned from human demonstrations can be instantiated on different robotic platforms without retraining. By bridging human priors with vision-language anchored adaptation, our work takes a step toward practical and versatile dual-arm manipulation in unstructured settings.