引言

人形机器人在执行多样化人类技能方面展现出巨大潜力，尤其是在复杂操作任务中具备良好的适应性。然而，当前研究主要依赖数据驱动方法，这些方法虽然在特定任务中表现良好，但通常忽略了空间几何推理能力，导致在未见场景中的泛化能力受限。此外，现有方法对训练数据的依赖过大，往往需要成千上万的轨迹样本才能达到较好的控制效果，这不仅耗费大量计算资源，也限制了在真实场景中的实用性与可扩展性。

针对上述问题，本文提出了RGMP（Recurrent Geometric-prior Multimodal Policy）框架，旨在实现端到端的几何语义技能推理与数据高效的视觉运动控制。该框架通过引入几何先验来增强模型在未知环境中的语义-空间对齐能力，并通过递归高斯网络实现对机器人-目标空间关系的高效建模。RGMP在两个真实机器人平台上进行了验证，在泛化测试中达到了87%的任务成功率，并展现出比当前最优方法高出5倍的数据效率。

相关工作

2.1 视觉语言模型

视觉语言模型如PaLM-E、InstructBLIP等在语义理解与任务规划方面取得了显著进展。它们能够根据视觉输入和语言指令生成任务计划，但在将抽象指令映射到具体机器人技能时仍存在局限。尤其是在面对不同形状的目标或动态环境时，模型往往难以进行细粒度的技能选择，如“抓握”与“捏取”之间的区分。这主要是因为现有模型缺乏对物体几何属性的显式建模，导致在空间推理能力上存在不足。

2.2 基于学习的动作生成

近年来，模仿学习与扩散模型在机器人动作生成中得到了广泛应用。然而，这些方法普遍面临三个主要问题：对预定义动作基元的依赖、跨领域泛化能力不足，以及奖励函数设计的复杂性。扩散策略虽然在轨迹生成中表现出色，但其推理速度较慢，难以满足实时控制需求。此外，在数据稀缺的情况下，这类方法容易过拟合，限制了其在真实场景中的应用。

方法

RGMP框架由两个核心组件构成：几何先验技能选择器 与自适应递归高斯网络。前者负责将语言指令与视觉观测转化为可执行的技能序列，后者则根据RGB图像预测机器人关节角度，实现精确的动作控制。

3.1 几何先验技能选择器

GSS的提出动机在于解决传统VLM在技能选择中忽略几何信息的问题。其工作流程分为两个阶段：首先，使用VLM对输入指令进行解析，定位目标物体并提取其边界框；接着，结合物体的形状信息与几何先验常识，从预定义的技能库中选择最适合的技能。例如，当目标物体为“圆柱形”时，模型倾向于选择“侧握”；若物体为“压扁状”，则选择“抬起”。

GSS的规划函数表示为：

其中，I是用户指令，O是当前视觉观测，C是预定义的上下文，包含若干示例对

，支持上下文学习。GSS通过引入20条基于规则的几何约束，实现了在无需任务特定微调的情况下，具备人类类似的决策能力。

3.2 自适应递归高斯网络

ARGN旨在解决在数据有限情况下机器人对空间关系建模的挑战。其核心思想是通过递归操作构建空间记忆，从而在未见场景中也能捕捉机器人末端执行器与目标物体之间的空间依赖关系。

首先，输入图像经过Stem层进行初步特征提取，得到特征图F0。随后，通过空间混合块对特征进行递归处理，逐步建模全局空间关系。为了缓解递归计算中的梯度消失问题，ARGN引入了自适应衰减机制，动态控制历史记忆的衰减率：

其中，C1×1和C3×3分别表示卷积操作，σ为Sigmoid函数。该机制能够自适应地增强任务关键区域的特征权重。

在空间混合块中，递归计算过程如下：

其中，ki和vi分别表示键与值的图像块，W为内容自适应的衰减因子。该过程通过累积记忆机制保留关键空间信息。

3.3 高斯混合模型用于动作优化

在动作生成阶段，ARGN输出初始动作ain，随后通过高斯混合模型对其进行优化。GMM将关节空间建模为6个高斯分布的混合，每个分布对应一个机器人关节。其概率密度函数为：

其中，

分别表示第k个分量的先验概率、均值与协方差矩阵。通过EM算法对参数进行估计，最大化训练数据的似然函数。

在推理阶段，计算初始动作ain与各高斯分量之间的马氏距离：

最终选择的动作为距离最小的聚类中心：

⁡该方法有效避免了单一高斯回归到均值的问题，提升了动作生成的多样性与准确性。

实验

4.1 实验设置

实验在两个机器人平台上进行：人形机器人上半身与桌面双臂机器人。数据集包含120条轨迹，每条轨迹包含一组RGB图像及其对应的机器人关节角度序列。评估指标包括技能选择准确率Accs、任务执行准确率Acct，以及整体成功率

4.2 性能对比与消融实验

RGMP在多个任务中与ResNet50、Transformer、Diffusion Policy等基线方法进行了对比。在“抓取Fanta罐”任务中，RGMP在仅使用40条训练样本的情况下，取得了98%的成功率，显著优于其他方法。在跨物体泛化测试中，RGMP在未见过的“喷雾瓶”和“人手”等物体上也分别达到了81%和90%的成功率，显示出强大的泛化能力。

消融实验进一步验证了GSS与GMM的有效性。如表1所示，在使用GSS后，技能选择准确率提升了15-25%。而在ARGN中引入GMM后，任务执行准确率进一步提升，尤其是在处理“压扁可乐罐”等复杂形状物体时表现更为鲁棒。

4.3 数据效率分析

RGMP在数据效率方面表现出色。如表5所示，仅使用40条训练样本时，RGMP的成功率已达到98%，而Diffusion Policy需要200条样本才能达到相近性能。这表明RGMP在数据稀缺环境下仍能保持高效的学习能力，具备较强的实用价值。

结论与未来工作

本文提出了RGMP框架，通过融合几何先验技能选择器与自适应递归高斯网络，实现了在语义-空间对齐与视觉运动控制方面的显著提升。实验表明，RGMP在泛化能力与数据效率方面均优于当前主流方法。

未来工作将探索基于功能泛化的方法，即通过演示一个主要物体的功能，自动推断其他物体的操作轨迹，从而进一步提升机器人在动态环境中的适应性与效率。

 最后

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