Annotation-Free One-Shot Imitation Learning for Multi-Step Manipulation Tasks

📄 arXiv: 2509.24972v1 📥 PDF

作者: Vijja Wichitwechkarn, Emlyn Williams, Charles Fox, Ruchi Choudhary

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-29

💡 一句话要点

提出一种无标注单样本模仿学习方法，用于多步操作任务

🎯 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: 单样本模仿学习 多步操作任务 无标注学习 机器人操作 预训练特征提取

📋 核心要点

  1. 现有单样本模仿学习方法难以处理长时程多步任务，通常需要额外训练或人工标注。
  2. 该方法利用单次演示，无需额外训练或标注，即可完成多步操作任务的学习。
  3. 实验表明，该方法在多步和单步任务中均表现良好，且优于或匹配基线方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种无标注的单样本模仿学习方法，旨在使机器人能够仅通过一次人类演示来学习新的操作技能。现有方法在单步任务上表现出色，但在处理长时程、多步任务时存在局限性，需要额外的模型训练或手动标注。本文提出的方法无需额外训练或手动标注，即可应用于多步任务。在多步和单步操作任务上的评估结果表明，该方法分别实现了82.5%和90%的平均成功率，与基线方法相比，性能相当甚至更优。此外，本文还比较了框架内不同预训练特征提取器的性能和计算效率。

🔬 方法详解

问题定义：现有单样本模仿学习方法在处理多步操作任务时，通常需要额外的模型训练或人工标注来提升性能。这限制了其在实际场景中的应用，因为获取大量标注数据成本高昂。因此，该论文旨在解决如何在无需额外训练或标注的情况下，仅通过单次演示即可使机器人学习多步操作任务的问题。

核心思路：该论文的核心思路是利用预训练的视觉特征提取器，将人类演示和机器人执行过程中的图像转化为特征向量，然后通过比较这些特征向量的相似度来指导机器人的动作。通过模仿人类演示中的关键步骤，机器人可以逐步完成多步操作任务。这种方法避免了复杂的模型训练过程，并且不需要人工标注。

技术框架：该方法的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 特征提取：使用预训练的视觉特征提取器（例如，ResNet、CLIP等）将人类演示和机器人执行过程中的图像转化为特征向量。2) 状态表示：将连续的特征向量序列表示为状态序列。3) 动作选择：通过比较当前机器人状态与人类演示状态的相似度，选择与人类演示中最相似的状态对应的动作。4) 执行：机器人执行所选择的动作。这个过程不断循环，直到完成整个任务。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种完全无标注的单样本模仿学习方法，能够直接应用于多步操作任务。与现有方法相比，该方法无需额外的模型训练或人工标注，大大降低了学习成本，提高了泛化能力。此外，该论文还比较了不同预训练特征提取器在该框架下的性能和计算效率。

关键设计：该方法的一个关键设计是使用预训练的视觉特征提取器。论文比较了不同的预训练模型，例如ResNet和CLIP，并分析了它们在模仿学习任务中的表现。另一个关键设计是状态相似度的度量方式，论文可能采用了余弦相似度或其他相似度度量方法来比较人类演示和机器人执行过程中的状态。具体的损失函数和网络结构细节在论文中应该有更详细的描述，但摘要中未提及。

📊 实验亮点

该方法在多步操作任务中取得了82.5%的平均成功率，在单步操作任务中取得了90%的平均成功率。实验结果表明，该方法在无需额外训练或标注的情况下，能够与基线方法相媲美甚至超越，证明了其有效性和优越性。此外，论文还分析了不同预训练特征提取器对性能的影响，为后续研究提供了参考。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于自动化装配、家庭服务机器人、医疗辅助机器人等领域。通过单次演示即可教会机器人完成复杂操作，降低了机器人部署和使用的门槛。未来，该技术有望实现更智能、更灵活的机器人系统，提升生产效率和服务质量。

📄 摘要（原文）

Recent advances in one-shot imitation learning have enabled robots to acquire new manipulation skills from a single human demonstration. While existing methods achieve strong performance on single-step tasks, they remain limited in their ability to handle long-horizon, multi-step tasks without additional model training or manual annotation. We propose a method that can be applied to this setting provided a single demonstration without additional model training or manual annotation. We evaluated our method on multi-step and single-step manipulation tasks where our method achieves an average success rate of 82.5% and 90%, respectively. Our method matches and exceeds the performance of the baselines in both these cases. We also compare the performance and computational efficiency of alternative pre-trained feature extractors within our framework.