Improving the performance of AI-powered Affordable Robotics for Assistive Tasks

📄 arXiv: 2510.21771v1 📥 PDF

作者: Dharunish Yugeswardeenoo

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-17

备注: 6 pages, 5 figures. Accepted to Conference on Robot Learning (CoRL 2025), Seoul, Korea

💡 一句话要点

提出基于模仿学习的低成本机器人臂，用于辅助任务并显著提升性能。

🎯 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: 辅助机器人 模仿学习 机器人臂 时间序列建模 Transformer 动作分割

📋 核心要点

  1. 现有辅助机器人成本高昂且需要专业知识，难以满足日益增长的辅助护理需求。
  2. 提出Phased Action Chunking Transformer (PACT) 和时间集成 (TE) 方法，通过模仿学习提升机器人臂的性能。
  3. 实验结果表明，该系统在辅助任务中实现了超过90%的准确率，显著优于基线方法。

📝 摘要（中文）

本研究针对辅助护理领域日益增长的需求和现有机器人解决方案的高成本及技术门槛问题，提出了一种低成本机器人臂，用于执行喂食、清理溢出和取药等辅助任务。该系统采用模仿学习方法，从演示视频中学习，无需任务特定的编程或手动标注。机器人由六个舵机、双摄像头和3D打印夹爪组成。通过遥操作收集了包含50,000帧视频的数据集。论文提出了一种新颖的Phased Action Chunking Transformer (PACT) 来捕捉时间依赖关系并分割运动动态，以及一种时间集成 (TE) 方法来优化轨迹，提高准确性和平滑度。在五个模型尺寸和四种架构上进行了评估，经过十小时的真实世界测试，该系统实现了超过90%的任务准确率，比基线提高了高达40%。PACT在保持75%准确率的同时，实现了5倍的模型尺寸缩减。显著性分析表明系统依赖于关键视觉线索，并且相位token梯度在关键轨迹时刻达到峰值，表明有效的时间推理。未来的工作将探索双臂操作和移动性，以扩展辅助能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决辅助机器人成本高、部署难的问题，使得更多人能够负担得起并使用机器人来完成辅助任务，如喂食、清理和取药。现有方法通常需要复杂的编程或手动标注，限制了其易用性和泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是利用模仿学习，让机器人通过观看演示视频来学习执行任务。通过这种方式，避免了繁琐的编程和标注过程，降低了使用门槛。同时，针对模仿学习中时间依赖关系建模的挑战，提出了PACT和TE方法来提升性能。

技术框架：整体框架包括数据收集、模型训练和机器人控制三个阶段。首先，通过遥操作收集演示视频数据。然后，使用PACT模型学习动作分割和时间依赖关系，并使用TE方法优化轨迹。最后，将学习到的策略部署到机器人臂上，控制其执行任务。

关键创新：论文的关键创新在于PACT模型，它能够有效地捕捉动作的时间动态和阶段性特征。PACT将动作序列分解为多个阶段（chunks），并使用Transformer架构学习这些阶段之间的依赖关系。这种方法能够更好地理解动作的意图和上下文，从而提高模仿学习的准确性。

关键设计：PACT模型使用Transformer编码器-解码器结构，其中编码器用于提取视频帧的特征，解码器用于预测动作序列。关键设计包括：1) Phased Action Chunking：将动作序列分割成多个阶段，每个阶段包含多个连续的帧。2) Phase Token：为每个阶段引入一个Phase Token，用于表示该阶段的整体状态。3) Temporal Ensemble：使用多个PACT模型进行集成，通过平均预测结果来提高鲁棒性和准确性。损失函数包括模仿学习损失和时间一致性损失。

📊 实验亮点

实验结果表明，该系统在辅助任务中实现了超过90%的准确率，相比于基线方法提升了高达40%。PACT模型在保持75%准确率的同时，实现了5倍的模型尺寸缩减，表明其具有很高的效率。显著性分析表明，模型能够关注关键的视觉线索，并且相位token梯度在关键轨迹时刻达到峰值，验证了模型的时间推理能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗、养老等领域，帮助老年人、残疾人等需要辅助护理的人群。低成本的机器人臂可以执行喂食、清理、取药等日常任务，减轻护理人员的负担，提高患者的生活质量。未来，结合双臂操作和移动性，可以扩展到更复杂的辅助任务，如穿衣、洗漱等。

📄 摘要（原文）

By 2050, the global demand for assistive care is expected to reach 3.5 billion people, far outpacing the availability of human caregivers. Existing robotic solutions remain expensive and require technical expertise, limiting accessibility. This work introduces a low-cost robotic arm for assistive tasks such as feeding, cleaning spills, and fetching medicine. The system uses imitation learning from demonstration videos, requiring no task-specific programming or manual labeling. The robot consists of six servo motors, dual cameras, and 3D-printed grippers. Data collection via teleoperation with a leader arm yielded 50,000 video frames across the three tasks. A novel Phased Action Chunking Transformer (PACT) captures temporal dependencies and segments motion dynamics, while a Temporal Ensemble (TE) method refines trajectories to improve accuracy and smoothness. Evaluated across five model sizes and four architectures, with ten hours of real-world testing, the system achieved over 90% task accuracy, up to 40% higher than baselines. PACT enabled a 5x model size reduction while maintaining 75% accuracy. Saliency analysis showed reliance on key visual cues, and phase token gradients peaked at critical trajectory moments, indicating effective temporal reasoning. Future work will explore bimanual manipulation and mobility for expanded assistive capabilities.