机器人与动作学习： 机器人操控，从视频数据中学习动作， 动作 token
Moto: Latent Motion Token as the Bridging Language for Robot Manipulation
2024-12-05｜HKU, Tencent PCG - ARC Lab, Tencent PCG, UCB|🔺19
http://arxiv.org/abs/2412.04445v1
https://huggingface.co/papers/2412.04445
https://chenyi99.github.io/moto/
研究背景与意义
在现代机器人技术中，动作学习一直受到高成本的标注数据限制。随着大规模语言模型在自然语言处理（NLP）任务中的成功，研究者们开始思考如何将类似的预训练策略应用于机器人学习。本文提出Moto，通过利用视频数据中的动作信息，探索一种无监督的学习方式来提升机器人操作能力。Moto的核心在于通过引入潜在运动标记（Latent Motion Tokens），为机器人学习提供了一种有效的“语言”，这不仅能帮助机器人理解动态环境中的动作，还能在低资源环境下实现高效学习。
研究方法与创新
Moto的创新之处在于其独特的预训练方法和潜在运动标记的引入。具体而言，Moto采用了以下几种关键技术：
潜在运动标记生成：通过Latent Motion Tokenizer，Moto能够将视频帧之间的动态信息转化为离散的潜在运动标记。这一过程不依赖于任何外部监督，充分挖掘了视频数据中的动作信息。
自回归预训练：Moto-GPT模型通过自回归的方式学习这些潜在运动标记，从而捕获丰富的运动先验知识。这一过程使得模型能够在没有动作标签的情况下，理解和生成合理的运动轨迹。
共调优策略：在将学习到的运动先验知识转移到实际的机器人操作中时，Moto引入了共调优策略。这一策略有效地将潜在运动标记的预测与实际机器人动作的生成相结合，提升了模型在机器人操作任务中的表现。
这些方法的结合使得Moto不仅在理论上具有创新性，还在实际应用中展现了强大的性能。
实验设计与结果分析
在实验设计方面，Moto在多个机器人操作基准（如SIMPLER和CALVIN）上进行了广泛的测试。实验结果显示，Moto-GPT在多项任务中均优于现有的基准模型，尤其是在面对有限训练数据时，其表现尤为突出。此外，通过与其他模型的对比，Moto显示了其在理解和生成动作轨迹方面的优越性，尤其是在使用潜在运动标记的情况下。
具体而言，Moto-GPT在“拾取可乐罐”、“靠近物体移动”和“开关抽屉”等任务中均表现出色，成功率显著高于其他模型。这表明，潜在运动标记不仅提高了模型的学习效率，还增强了其在复杂任务中的适应能力。
