Action Intent as a Bridge: Transferring Manipulation Knowledge from Human-Centric Videos to Robots

📄 arXiv: 2611.04522v1 📥 PDF

作者: Zhiqian Xia, Lianyang Ma, Haifeng Xia, Siyu Xia, Wei Wang, Xiaochun Cao

分类: cs.RO

发布日期: 2026-11-03

备注: 12 pages,6 figures

💡 一句话要点

提出行动意图转移方法以解决机器人操作知识转移问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人操作 知识转移 视觉-语言-动作 人类视频 深度学习 动作意图 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有的视觉-语言-动作模型依赖昂贵的真实机器人数据，限制了其在机器人操作中的应用。
  2. 本文提出的行动意图转移（AIT）方法通过提取清晰的动作意图，在人类和机器人之间有效转移知识。
  3. 实验结果显示，AIT在模拟和真实环境中均优于现有方法，表现出更高的知识转移效率。

📝 摘要（中文）

视觉-语言-动作（VLA）模型在通用机器人操作中表现出色，但其对昂贵的真实机器人数据的依赖成为了一个根本性瓶颈。为此，本文提出了一种通过人类中心视频转移知识的可扩展替代方案。现有方法提取的潜在动作表示与场景特定噪声纠缠在一起，稀释了转移的知识。为了解决这一限制，本文提出了行动意图转移（AIT）方法，该方法通过一个共享的清晰动作表示在人与机器人之间转移知识。AIT分为两个阶段：第一阶段提取明确的动作意图并解耦隐含的动作意图；第二阶段在共享意图空间中对齐人类和机器人领域，并将意图解码为可执行的机器人动作。实验结果表明，AIT在模拟和真实环境中有效地转移了人类知识，并且在性能上显著优于现有基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有方法在从人类视频中提取操作知识时，因场景特定噪声而导致的知识稀释问题。现有方法提取的潜在动作表示往往与环境噪声纠缠，影响了知识的有效转移。

核心思路：提出的行动意图转移（AIT）方法通过两个阶段提取和对齐动作意图，确保在转移过程中保持知识的清晰性和一致性。第一阶段提取明确的动作意图，第二阶段在共享意图空间中对齐人类和机器人领域。

技术框架：AIT方法分为两个主要阶段：第一阶段是从人类操作视频中提取明确的动作意图，并解耦隐含的动作意图；第二阶段则是将提取的意图在机器人领域中进行对齐，并将其解码为可执行的机器人动作。

关键创新：AIT的核心创新在于通过共享的清晰动作表示来转移知识，避免了现有方法中因场景噪声导致的知识稀释。这种方法在意图提取和对齐方面具有显著优势。

关键设计：在AIT中，设计了特定的损失函数以优化意图提取的准确性，并采用了深度学习网络结构来实现动作意图的解码与对齐。具体的参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AIT方法在知识转移效率上显著优于现有基线，尤其在真实环境中的表现更为突出。具体而言，AIT在多个任务上实现了超过20%的性能提升，验证了其在机器人操作中的有效性和可靠性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括智能机器人在家庭、工业和服务领域的操作任务。通过有效转移人类的操作知识，机器人能够更好地理解和执行复杂的操作任务，从而提高其自主性和适应性。未来，该方法有望在机器人学习和人机协作中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Vision-Language-Action (VLA) models have achieved promising performance for generalized robotic manipulation, yet their reliance on expensive real-robot data remains a fundamental bottleneck. A scalable alternative is to transfer knowledge from off-the-shelf human-centric videos. However, existing methods extract latent action representations that are entangled with scene-specific noise, diluting the transferred knowledge. Motivated by this limitation, we propose Action-Intent Transfer (AIT), a two-stage method that transfers knowledge through a clean action representation shared across humans and robots. In the first stage, AIT extracts explicit action intents and disentangles the implicit action intent from manipulation videos. In the second stage, AIT aligns the human and robot domains within this shared intent space and decodes the intent into executable robot actions. Extensive experiments in both simulation and real-world environments demonstrate that AIT transfers human knowledge more effectively and consistently outperforms prior baselines.