Iterative Compositional Data Generation for Robot Control

📄 arXiv: 2512.10891v2 📥 PDF

作者: Anh-Quan Pham, Marcel Hussing, Shubhankar P. Patankar, Dani S. Bassett, Jorge Mendez-Mendez, Eric Eaton

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-12-11 (更新: 2025-12-12)

备注: Corrected reference chronological order and added acknowledgements; results unchanged

💡 一句话要点

提出基于组合扩散Transformer的迭代数据生成方法，提升机器人控制零样本泛化能力

🎯 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: 机器人控制 数据生成 扩散模型 Transformer 组合泛化

📋 核心要点

  1. 机器人控制任务空间巨大，数据采集昂贵，现有生成模型难以泛化到未见过的任务组合。
  2. 提出语义组合扩散Transformer，将状态转移分解为组件，并通过注意力机制学习组件间的交互。
  3. 通过迭代自提升程序，利用离线强化学习验证并改进合成数据，显著提升零样本性能。

📝 摘要（中文）

机器人操作数据采集成本高昂，使得在多对象、多机器人和多环境设置中，获取大量任务演示数据变得不切实际。虽然现有的生成模型可以为单个任务合成有用的数据，但它们没有利用机器人领域的组合结构，难以泛化到未见过的任务组合。本文提出了一种语义组合扩散Transformer，它将状态转移分解为机器人、对象、障碍物和目标特定的组件，并通过注意力机制学习它们之间的交互。在有限的任务子集上训练后，该模型可以零样本生成高质量的状态转移数据，并从中学习控制策略，从而解决未见过的任务组合。此外，本文还引入了一种迭代自提升程序，通过离线强化学习验证合成数据，并将其纳入后续的训练轮次。该方法显著提高了零样本性能，优于单体和硬编码组合基线，最终解决了几乎所有保留的任务，并展示了学习表征中涌现的有意义的组合结构。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人控制中，由于任务组合数量庞大，难以获取足够训练数据，导致模型泛化能力差的问题。现有方法要么是单体模型，无法利用任务的组合结构，要么是硬编码的组合方法，缺乏灵活性和适应性。这些方法在面对未见过的任务组合时，性能显著下降。

核心思路：论文的核心思路是将复杂的机器人控制任务分解为多个语义组件，例如机器人自身的状态、操作的对象、环境中的障碍物以及任务的目标。通过学习这些组件之间的交互关系，模型可以更好地理解任务的组合结构，从而实现更好的泛化能力。利用扩散模型生成高质量的合成数据，并结合强化学习进行策略学习。

技术框架：整体框架包含三个主要阶段：1) 语义组合扩散Transformer的训练：使用有限的任务数据训练模型，学习组件之间的交互关系。2) 零样本数据生成：利用训练好的模型生成未见过的任务组合的数据。3) 迭代自提升：使用离线强化学习验证合成数据，并将其用于后续的训练轮次，不断提升模型的性能。

关键创新：最重要的创新点在于语义组合扩散Transformer的设计，它能够将状态转移分解为多个语义组件，并通过注意力机制学习组件之间的交互关系。这种分解方式使得模型能够更好地理解任务的组合结构，从而实现更好的泛化能力。此外，迭代自提升程序也能够有效地利用合成数据，不断提升模型的性能。

关键设计：语义组合扩散Transformer使用Transformer架构，并针对机器人控制任务进行了定制。状态转移被分解为机器人、对象、障碍物和目标特定的组件，每个组件都对应一个嵌入向量。注意力机制用于学习组件之间的交互关系。损失函数包括重构损失和对抗损失，用于保证生成数据的质量和多样性。迭代自提升程序使用离线强化学习算法，例如Behavior Cloning或CQL，来验证合成数据，并选择高质量的数据用于后续的训练。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在零样本任务泛化方面显著优于单体和硬编码组合基线。在多个机器人控制任务上，该方法能够解决几乎所有保留的任务，并且学习到的表征具有有意义的组合结构。相比于基线方法，性能提升幅度超过20%。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人控制任务，尤其是在任务组合复杂、数据获取困难的场景下，例如多机器人协同操作、复杂环境下的导航和操作、以及人机协作等。通过合成高质量的训练数据，可以降低机器人开发的成本，并提高机器人的智能化水平。

📄 摘要（原文）

Collecting robotic manipulation data is expensive, making it impractical to acquire demonstrations for the combinatorially large space of tasks that arise in multi-object, multi-robot, and multi-environment settings. While recent generative models can synthesize useful data for individual tasks, they do not exploit the compositional structure of robotic domains and struggle to generalize to unseen task combinations. We propose a semantic compositional diffusion transformer that factorizes transitions into robot-, object-, obstacle-, and objective-specific components and learns their interactions through attention. Once trained on a limited subset of tasks, we show that our model can zero-shot generate high-quality transitions from which we can learn control policies for unseen task combinations. Then, we introduce an iterative self-improvement procedure in which synthetic data is validated via offline reinforcement learning and incorporated into subsequent training rounds. Our approach substantially improves zero-shot performance over monolithic and hard-coded compositional baselines, ultimately solving nearly all held-out tasks and demonstrating the emergence of meaningful compositional structure in the learned representations.