论文：Octo：An Open-Source Generalist Robot Policy
1. 引言
机器人领域构建“通用策略模型”面临多重挑战，包括处理不同的机器人结构、传感器设置、动作空间、任务规格和环境条件等，考虑设计和开发一个具备广泛适应性的机器人策略模型，旨在解决传统机器人策略难以泛化的问题。
Octo模型由Transformer架构驱动，在Open X-Embodiment数据集的800k条trajectory上训练，支持多任务、多传感器输入和多动作空间，能够高效微调并适应新领域的机器人任务。
2. Octo模型架构
Octo的核心架构是基于Transformer的通用策略模型，模型设计注重灵活性和可扩展性，包括以下三个主要部分：
input tokenizers：将任务描述（语言指令或目标图像）和观察（第三人称和腕式相机图像或其他传感器数据）转化为统一的token序列，后续统一输入到transformer
- 语言输入通过预训练的T5模型（111M参数）进行编码。
- 观测和目标图像通过浅层卷积网络编码为token。
输出：将位置编码添加到任务token和观察token，按照 [TT, To1, To2, . . . ]顺序排列
Transformer主干网络：输入任务token和观察token，产生embeddings
Octo的Transformer结构采用了块状的自注意力机制，观察token只能因果地关注来自当前或更早时间步的token和任务token。这种模块化设计可以在微调过程中增加或移除观察和任务输入。
Readout Heads：action head接受Readout token，输出动作序列
readout代表transformer的输出中的[CLS] token。readout标记的作用类似于BERT中的[CLS]标记，充当序列的紧凑向量嵌入。Action Head用于从Transformer输出中生成连续动作，是一个3层 MLP，包含256隐藏单元、残差连接和层归一化。
Octo的架构设计是为了在处理多种不同机器人平台、传感器输入以及任务定义时具有灵活性。
这当在下游添加新的任务，不同机器人的动作空间（如末端位姿、关节位置、关节速度）仅需修改Action Head结构，Transformer主干保持完全不变，在特定的任务上进行微调。
例如: 某个场景中, 机器人配备了激光雷达, rgb相机, 红外相机, 目的是完成某些特定零件的摆放和打包, 所以这里observation就变成了rgb图像, 红外图像, 点云, task为文本指令, 以及最终的head预测为 机械臂的末端位姿, 末端执行器的开合状态等.
3. 预训练数据
Octo模型预训练基于Open X-Embodiment数据集，这是一个包含150万机器人操作轨迹的庞大数据集。Octo使用了其中80万条机器人示范数据，覆盖了多种机器人任务和环境。该数据集包括：
- 多种不同的机器人类型和任务场景；
- 各种传感器配置（如手腕相机和第三人称相机）；
- 丰富的任务标签，包括语言指令和目标图像。
在数据采样方面，论文采用了加权采样方法，优先选择数据多样性较高的任务和场景，同时避免过度重复的任务对训练产生偏差。此外，为了使不同的数据集之间的动作空间保持一致，研究团队对抓手动作进行了标准化处理。
4. 训练目标与优化方法
Octo采用conditional diffusion decoding head来预测连续的、多模态的动作分布。
具体来说，每个动作预测只执行一次transformer backbone的前向传播，之后，多步去噪过程完全在action head进行。生成动作步骤如下：
采样高斯噪声向量；
将高斯噪声添加到数据集动作
通过条件化网络逐步去噪，生成准确的动作序列。
xk−1=α(xk−γϵθ(xk,e,k)+N(0,σ2I))x^{k−1}=α(x^k−γ\epsilon_{θ}(x^k,e, k)+N(0,σ^2I))xk−1=α(xk−γϵθ(xk,e,k)+N(0,σ2I))
其中，e对应的是transformer的Readout token，作为条件输入到去噪网络
与均方误差（MSE）或离散化动作分布的预测方法相比，扩散解码能够更好地捕捉多模态动作分布，提高策略的精度和灵活性。训练过程中使用了标准的DDPM（去噪扩散概率模型）目标函数，这种方法对处理复杂、多模态的机器人任务非常有效。
训练细节
- 根据transformer的参数大小, 训练了两个模型Octo-Small(使用VIT-S), Octo-Base(使用VIT-B),
- 图像使用了2帧历史帧(论文提到只使用1帧历史帧时, 精度反而会轻微下降)
- 当数据集中没有文本指令时, 只用goal image作为task toke
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