Static In, Dynamic Out: Counterfactual Action Augmentation for Moving Object Manipulation

📄 arXiv: 2607.27890v1 📥 PDF

作者: Woo Chul Shin, Zhenyang Chen, Alfred Cueva, Nadun Ranawaka Arachchige, Yingyan Celine Lin, Benjamin Joffe, Shreyas Kousik, Danfei Xu

分类: cs.RO

发布日期: 2026-07-30

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出SIDO以解决动态物体操控中的适应性问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 动态物体操控 反事实增强 视觉运动策略 机器人技术 智能制造 自动化 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的视觉运动策略在静态物体操控上表现良好，但在动态环境中应用时面临挑战，无法适应物体的运动变化。
  2. 本文提出的SIDO方法通过反事实动作增强，将动态物体操控分解为预测和到达两个子问题，从而提高策略的适应性。
  3. 在多个模拟和真实任务中，SIDO显著提高了动态物体操控的成功率，同时保持了对静态物体的良好性能。

📝 摘要（中文）

在静态物体操作的视觉运动策略已取得进展的背景下，实际应用中物体的动态特性常常被忽视。本文提出了静态输入、动态输出（SIDO）方法，通过反事实动作增强技术，使得仅在静态物体演示上训练的策略能够适应测试时未见的物体运动。核心思想是将动态物体操控分解为预测物体未来位置和到达该位置两个子问题。SIDO通过将物体位移到反事实的未来位置，并调整演示动作以保持手与物体的相对姿态，从而实现目标条件的策略。在多个模拟任务和真实任务中，SIDO在动态物体操控的成功率上超越了基线，同时保持了静态物体的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在动态环境中操控移动物体的挑战，现有方法通常假设物体是静态的，这限制了其在实际应用中的有效性。

核心思路：SIDO方法的核心在于将动态物体操控任务分解为两个部分：预测物体未来的位置和实现到达该位置的动作。这种分解使得策略能够在未见的物体运动情况下进行适应。

技术框架：SIDO的整体架构包括两个主要模块：物体位置预测器和动作调整模块。物体位置预测器负责提供物体的未来位置，而动作调整模块则根据该位置调整演示动作，以保持手与物体的相对姿态。

关键创新：SIDO的主要创新在于反事实动作增强技术，通过将物体移动到一个假设的未来位置并调整动作，显著提升了策略在动态环境中的适应能力。这一方法与传统静态策略的本质区别在于其动态适应性。

关键设计：在实现过程中，SIDO采用了特定的损失函数来优化物体位置预测的准确性，并设计了网络结构以有效处理手与物体之间的相对姿态保持问题。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在三个模拟任务（Mug、Square、Stack）和两个真实任务（Gantry、Peachtree）中，SIDO在动态物体操控的成功率上显著优于基线方法，且在静态物体任务中保持了良好的性能，展示了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

SIDO方法在机器人操控、自动化生产线和智能农业等领域具有广泛的应用潜力。通过提高动态物体操控的成功率，该技术能够提升机器人在复杂环境中的操作能力，进而推动智能制造和农业自动化的发展。

📄 摘要（原文）

Visuomotor policies have advanced on manipulation tasks where the target object stays static during execution, but real deployments break this assumption: parts drift on conveyors and fruits sway in the wind. We introduce Static In, Dynamic Out (SIDO), a counterfactual action augmentation that enables a policy trained only on static object demonstrations to adapt to unseen object motion at test time. Our key idea is to factorize moving object manipulation into two sub-problems: predicting where the object will be, and reaching that predicted pose. SIDO displaces the object to a counterfactual future position and morphs the demonstrated action chunk to preserve the hand-object relative pose, yielding a goal-conditioned policy. At deployment an object pose predictor supplies the future position. Across three simulated tasks (Mug, Square, Stack) under five object motion patterns and two real-world tasks (Gantry, Peachtree), SIDO improves moving object success over the baselines while preserving static object performance. Project website: https://sido-staticindynamicout.github.io/.