Task Parameter Extrapolation via Learning Inverse Tasks from Forward Demonstrations
作者: Serdar Bahar, Fatih Dogangun, Matteo Saveriano, Yukie Nagai, Emre Ugur
分类: cs.RO
发布日期: 2026-03-05
💡 一句话要点
提出基于逆任务学习的任务参数外推方法，提升机器人泛化操作能力
🎯 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: 机器人学习 任务参数外推 逆任务学习 模仿学习 泛化能力
📋 核心要点
- 模仿学习泛化性差，迁移学习数据需求大，现有方法难以兼顾机器人操作技能的泛化性和数据效率。
- 该论文提出一种基于逆任务学习的框架，通过学习正向和逆向任务的通用表示，实现知识的有效迁移。
- 实验结果表明，该方法在模拟和真实机器人环境中，能够成功外推到新的任务参数，优于现有方法。
📝 摘要（中文）
在机器人学习中，将技能策略泛化到新的条件仍然是一个关键挑战。模仿学习方法虽然数据效率高，但很大程度上局限于训练区域，并且在训练数据范围之外的输入数据上始终失败，导致不可预测的策略失效。另一方面，迁移学习方法为轨迹生成提供了对环境或任务变化具有鲁棒性的方法，但它们仍然需要大量数据，并且在零样本泛化中缺乏准确性。我们通过在任务反演学习的背景下构建问题，并提出一种新颖的联合学习方法来实现准确和高效的知识转移来应对这些挑战。我们的方法构建了正向和逆向任务的通用表示，并利用来自新配置的辅助正向演示来成功执行相应的逆向任务，而无需任何直接监督。我们通过消融研究和在模拟和真实世界环境中需要复杂操作技能以及各种对象和工具的实验，展示了我们框架的外推能力，在这些实验中，我们优于基于扩散的替代方案。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人学习方法在任务参数外推方面存在挑战。模仿学习方法虽然数据效率高，但泛化能力弱，无法处理训练数据范围之外的任务参数。迁移学习方法虽然泛化能力强，但需要大量数据，难以实现零样本泛化。因此，如何提高机器人操作技能在不同任务参数下的泛化能力，同时保持数据效率，是一个亟待解决的问题。
核心思路：该论文的核心思路是通过学习正向和逆向任务之间的关系，实现任务参数的外推。具体来说，该方法学习一个通用表示，能够同时描述正向和逆向任务。通过利用来自新配置的辅助正向演示，可以推断出相应的逆向任务，从而实现任务参数的外推。这种方法避免了直接监督逆向任务，提高了数据效率。
技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个模块：1) 正向任务模型：用于预测给定动作序列后的状态变化。2) 逆向任务模型：用于预测给定起始和目标状态之间的动作序列。3) 通用表示学习模块：用于学习正向和逆向任务的通用表示。4) 任务参数外推模块：利用辅助正向演示，推断出相应的逆向任务。整个流程是，首先利用已有的正向演示数据训练正向任务模型和通用表示学习模块。然后，利用辅助正向演示数据，通过通用表示学习模块推断出相应的逆向任务，并利用逆向任务模型生成动作序列。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种基于逆任务学习的任务参数外推方法。与现有方法相比，该方法不需要直接监督逆向任务，提高了数据效率。同时，该方法通过学习正向和逆向任务的通用表示，实现了知识的有效迁移，提高了泛化能力。
关键设计：在通用表示学习模块中，可以使用对比学习或自编码器等方法来学习正向和逆向任务的通用表示。在任务参数外推模块中，可以使用条件生成模型或回归模型来推断出相应的逆向任务。损失函数可以包括正向任务预测损失、逆向任务预测损失和通用表示学习损失。网络结构可以根据具体的任务进行选择，例如，可以使用循环神经网络来处理序列数据。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文在模拟和真实机器人环境中进行了实验，验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法在任务参数外推方面优于基于扩散的替代方案。具体来说，该方法在多个复杂操作任务中取得了显著的性能提升，例如，在操作工具任务中，该方法能够成功外推到新的工具尺寸和形状，而基于扩散的方法则无法泛化。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如装配、抓取、操作工具等。通过学习正向和逆向任务之间的关系，机器人可以更好地适应新的任务参数，提高操作的灵活性和鲁棒性。该方法在自动化生产线、服务机器人等领域具有广泛的应用前景，能够降低人工干预的需求，提高生产效率和服务质量。
📄 摘要（原文）
Generalizing skill policies to novel conditions remains a key challenge in robot learning. Imitation learning methods, while data-efficient, are largely confined to the training region and consistently fail on input data outside it, leading to unpredictable policy failures. Alternatively, transfer learning approaches offer methods for trajectory generation robust to both changes in environment or tasks, but they remain data-hungry and lack accuracy in zero-shot generalization. We address these challenges by framing the problem in the context of task inversion learning and proposing a novel joint learning approach to achieve accurate and efficient knowledge transfer. Our method constructs a common representation of the forward and inverse tasks, and leverages auxiliary forward demonstrations from novel configurations to successfully execute the corresponding inverse tasks, without any direct supervision. We show the extrapolation capabilities of our framework via ablation studies and experiments in simulated and real-world environments that require complex manipulation skills with a diverse set of objects and tools, where we outperform diffusion-based alternatives.