X-IL：系统化探索模仿学习策略的设计空间

摘要

模仿学习（Imitation Learning, IL）作为一种通过模仿示范来教授智能体复杂行为的范式，已经在机器人学习领域展现出巨大潜力。然而，随着机器学习技术的快速发展，设计现代模仿学习策略需要在特征编码、架构、策略表示等方面做出众多决策，这些选择构成了一个庞大且尚未被充分探索的设计空间。本文详细分析了X-IL框架，这是一个开源的模块化框架，旨在系统地探索模仿学习策略的设计空间。通过对X-IL的架构设计、核心组件以及在LIBERO和RoboCasa基准测试上的实验结果进行深入分析，本文揭示了不同设计选择对模仿学习性能的影响，并为未来研究提供了有价值的见解。

1. 引言

模仿学习（IL）已经成为一种强大的范式，可以通过模仿示范来教授智能体复杂行为，无需显式的奖励工程设计（Argall等，2009）。然而，各个领域新型机器学习技术的快速发展使得评估这些技术对模仿学习的潜在影响变得具有挑战性。为了解决这个问题，研究者们提出了X-IL，这是一个创新框架，旨在将最近开发的技术整合到模仿学习流程中并进行探索。

X-IL框架将模仿学习过程分解为四个关键模块：(1)观察表示，(2)骨干网络，(3)架构，以及(4)策略表示。每个模块都是可互换的，使得研究者能够系统地探索模仿学习策略的设计空间。这种模块化设计促进了快速原型设计、基准测试和部署。

图1：X-IL框架概述。 X-IL支持多模态输入（语言、RGB和点云）以及两种架构：仅解码器和编码器-解码器。在每种架构中，骨干网络作为核心计算单元，支持Transformer、Mamba和xLSTM。对于策略表示，X-IL支持行为克隆（BC）、基于扩散和基于流的策略，为模仿学习提供多样化的学习范式。值得注意的是，每个组件——输入模态、架构、骨干网络和策略——都可以轻松交换，以高效探索各种模型配置。

2. 相关工作

2.1 多模态模仿学习

早期的模仿学习方法主要依赖于状态（Schaal，1996；Ho & Ermon，2016）或图像（Pomerleau，1988；Lynch等，2020）来描述环境和定义目标。然而，在现实场景中获取准确的状态信息并不简单，基于状态的表示难以捕捉非结构化环境的复杂性。虽然图像为行为学习提供了丰富的表示（Mandlekar等，2021），但在模仿学习中使用图像作为目标条件受到其在目标表示上的模糊性和目标指定困难的限制。

为了解决这些问题，研究者们探索了自然语言作为替代目标表示，提供了更直观和易于访问的方式来指定任务。最近的研究（Shridhar等，2022；Reuss等，2024b）探讨了语言目标与图像观察的集成，使策略学习更加灵活。另一条研究路线通过微调视觉-语言模型（VLMs）来获得视觉-语言动作模型（VLAs）（Kim等，2024；Li等，2023，2024）。

然而，仅基于图像的表示缺乏关键的三维结构信息，这对于许多任务至关重要。因此，最近出现了将更丰富的三维场景表示（如点云）纳入其中以增强策略性能的趋势（Ke等，2024；Ze等，2024a）。

2.2 基于序列模型的模仿学习

近年来，序列模型被越来越多地应用于学习人类行为，因为人类决策本质上是非马尔可夫的，需要结合历史观察（Mandlekar等，2021）。早期工作利用基于RNN的结构，但这些模型在处理长观察序列时存在梯度消失问题，并且由于顺序处理的性质而导致训练效率低下。

为了解决这些限制，基于Transformer的架构被广泛采用（Shafiullah等，2022a；Reuss等，2023），提供了更好的可扩展性和序列建模能力。最近，状态空间模型（SSM）（Gu & Dao，2024；Jia等，2024）作为Transformer的有前景的替代方案出现，在小数据集上表现出显著的效率和学习一致表示的能力。此外，改进的基于RNN的架构，如xLSTM（Beck等，2024），在自然语言处理中显示出与Transformer和SSM相媲美的潜力，但它们在模仿学习中的应用仍然很少被探索。

2.3 模块化模仿学习库

虽然许多开源库提供了特定算法的模仿学习方法实现（Chi等，2023；Lee等，2024；Jia等，2024），但只有少数提供跨多种算法和架构的模块化设计。Robomimic（Mandlekar等，2021）实现了具有MLP、RNN和基于Transformer的策略的行为克隆（BC），而Imitation（Gleave等，2022）提供了几种模仿学习和逆强化学习方法的模块化实现。然而，这些库不包括最近基于扩散的模仿学习方法。

为了填补这一空白，最近的工作CleanDiffuser（Dong等，2024）引入了决策制定中扩散模型的模块化实现，支持MLP、UNet、ResNet和Transformer等策略架构。然而，其评估仅限于具有低维状态输入和2D图像输入的任务。相比之下，X-IL通过支持多模态输入（包括2D图像、点云和语言条件目标）扩展了模块化。此外，X-IL整合了最先进的序列模型，如Mamba和xLSTM，扩大了其在更复杂环境和多样化IL架构中的适用性。

3. X-IL框架

X-IL是一个基于以下设计原则的模块化开源模仿学习框架：

模块化：X-IL系统地将模仿学习流程分解为不同的模块，这些模块具有不同的可轻松互换的组件。这种模块化设计使得不同方法的灵活集成和评估成为可能，促进了对模仿学习策略设计空间的系统探索。

易用性原则：该框架易于使用，支持流行工具如Hydra（Yadan，2019）进行配置管理和Weights & Biases（Wandb）（Biewald，2020）进行日志记录和可视化，简化了实验过程。

整合新技术：X-IL整合了最新进展，如用于序列建模的Mamba（Gu & Dao，2024）和xLSTM（Beck等，2024），以及用于策略学习的扩散和流匹配，提高了模仿学习策略的效率和泛化能力。

为了实现灵活的实验，X-IL将模仿学习流程分解为四个关键模块：1）观察表示，2）骨干网络，3）架构，以及4）策略表示。以下是对每个模块及其组件的详细描述：

3.1 观察表示

X-IL框架考虑三种主要类型的表示：RGB输入、点云和语言。

RGB输入：视觉模仿学习在最近的研究中受到了广泛关注（Chi等，2023）。从多个摄像机视角捕获的RGB图像为物体识别和场景理解提供了重要的纹理和语义信息。先前的工作表明，ResNet是操作任务的强大编码器，使其成为广泛采用的选择（Shafiullah等，2022b；Wan等，2024）。为了有效利用RGB数据，X-IL支持各种特征提取器，包括ResNet、FiLM-ResNet（Turkoglu等，2022）和CLIP（Radford等，2021），其模块化代码库允许轻松集成额外的图像编码器。

点云：点云提供由RGB-D相机或LiDAR传感器获取的3D空间结构，为操作任务提供几何信息。与RGB图像不同，点云本身就编码了物体位置和形状，使其成为需要细粒度空间推理的任务的理想选择。先前的工作强调了保留几何特征对有效表示学习的重要性（Wan等，2024；Ze等，2024c）。在X-IL中，采用最远点采样（FPS）（Qi等，2017）对点进行下采样，这有助于保留3D空间的几何结构。X-IL支持两种编码器：具有最大池化的轻量级MLP（Ze等，2024c）以提高计算效率，以及具有类别标记的基于注意力的编码器以增强特征提取。

语言：语言引导的模仿学习（Stepputtis等，2020；Lynch & Sermanet，2021）越来越受到关注，因为它提供了描述任务、物体属性和机器人动作的高级抽象方式。与视觉和几何输入不同，语言提供了增强跨多样化任务的泛化和适应性的上下文。为了处理语言，X-IL集成了预训练的语言模型CLIP（Radford等，2021）将文本信息转换为密集嵌入。然后，这些嵌入与视觉和点云特征融合，为策略学习提供更丰富的多模态表示。

3.2 骨干网络：X-Block

图2：X-Block网络细节。 X-Layer是核心部分，用于处理序列标记；AdaLn条件用于注入上下文信息。

骨干架构的选择对于学习有效的模仿学习策略至关重要，因为它决定了不同输入模态如何被处理以及如何捕获序列依赖关系。X-IL定义骨干网络为负责建模序列信息的核心组件，并提供三种骨干选项：

Transformer（Vaswani等，2017）：一种广泛使用的基于注意力的模型，由于其处理人类演示中非马尔可夫行为的能力，在模仿学习中表现出强大的性能。大多数模仿学习模型，包括视觉-语言动作模型（VLAs），都使用Transformer作为骨干网络。

Mamba（Gu & Dao，2024）：一种结构化状态空间模型（SSM），显著提高了SSM的效率，同时在性能上与Transformer相媲美。与Transformer不同，Mamba保持线性计算复杂度。Mamba模仿学习（MaIL）（Jia等，2024）表明，基于Mamba的策略在小数据集上优于基于Transformer的策略。

xLSTM（Beck等，2024）：LSTM的一种变体，旨在增强长期依赖建模，同时保持计算效率。与标准LSTM不同，xLSTM结合了架构改进，以减轻梯度消失问题。虽然递归模型通常缺乏自注意力的表达能力，但xLSTM在效率和性能之间提供了平衡，使其成为计算约束是关注点的模仿学习任务的潜在替代方案。

受DiT-Block（Peebles & Xie，2023）结构的启发，X-IL框架引入了X-Block。X-Block的核心组件是X-Layer，负责处理时间信息。此外，AdaLN条件（Peebles & Xie，2023）被纳入其中——不仅用于条件化扩散模型中的时间嵌入，还用于集成表示特征。研究发现，使用表示作为条件信号可以增强性能，进一步提高策略学习的有效性。

3.3 架构

X-IL支持两种架构：仅解码器和编码器-解码器。先前的工作如ACT（Zhao等，2023）和MDT（Reuss等，2024c）采用编码器-解码器设计，而PearceTransformer（Pearce等，2023）和MoDE（Reuss等，2024a）则遵循仅解码器方法。这些架构在图1中有所展示。

仅解码器模型：在X-IL中，仅解码器架构通过堆叠多个X-Block实现，其中观察和动作在解码器内联合处理。模型仅输出动作标记，然后用于训练策略表示。

编码器-解码器模型：X-IL中的编码器-解码器架构遵循两阶段方法：编码器首先将多模态输入编码为潜在表示，然后解码器基于这种结构化嵌入生成动作。先前的工作主要利用交叉注意力将编码器的输出与解码器的输入连接起来。然而，Mamba和xLSTM缺乏以这种方式处理可变长度序列的内置机制。相反，研究发现AdaLN条件提供了构建编码器-解码器架构的高效灵活替代方案，使编码的表示能够有效集成到解码过程中。

3.4 策略表示

除了朴素的行为克隆方法外，X-IL框架还提供各种最先进的策略表示，可以大致分为基于扩散和基于流的模型。

行为克隆（Behavior Cloning）：行为克隆（BC）假设策略表示为高斯分布，并最大化给定真实分布中预测动作的似然。

基于扩散的策略：去噪扩散概率模型（DDPM）（Ho等，2020）捕获评分函数场并迭代优化动作。BESO（Reuss等，2023）基于连续时间扩散框架，允许不同的扩散步骤和多样化的采样技术。X-IL框架同时支持DDPM风格和连续时间BESO风格的策略。

基于流的策略：通过流匹配（Lipman等，2022）训练的连续时间标准化流最近受到了广泛关注，也适合作为策略表示。这些方法通常被称为整流流（RF）（Liu等，2022），在X-IL框架中得到了完全支持。

4. 实验

为了探索模仿学习的设计空间，研究者们在两个机器人学习基准测试上进行了广泛的实验：LIBERO和RoboCasa。这项研究系统地检验了各种骨干网络、架构和策略设计，用于基于视觉和点云的模仿学习。

4.1 模拟基准

LIBERO（Liu等，2023）：研究者们使用RGB输入在LIBERO基准上评估了具有各种模型架构和策略头的模块化框架。LIBERO包括四个不同的任务套件：LIBERO-Spatial、LIBERO-Object、LIBERO-Goal和LIBERO-Long，这些任务套件专门设计用于评估机器人学习和操作能力的不同方面。

为了彻底比较每种架构的性能，研究者们使用10个轨迹（可用示范的20%）和50个轨迹（完整数据集）进行了评估。所有模型在LIBERO任务套件中训练了100个周期，并使用最后的检查点进行评估。按照官方LIBERO基准设置，为每个子任务模拟了50次展开，每个任务套件总共500次模拟。研究者们报告了每个任务套件在3个种子上的平均成功率。

RoboCasa（Nasiriany等，2024）：这是一个大规模模拟框架，提供各种日常场景任务。除了大量任务外，RoboCasa还提供了广泛的任务内变化。如图3所示，这些变化包括场景、物体以及机器人和物体的初始位置，而LIBERO不提供这种多样性。这种高水平的多样性要求模型具有强大的泛化能力，使该基准非常具有挑战性。

图3：LIBERO和RoboCasa示例。 虽然LIBERO在同一任务中表现出最小的变化，例如LIBERO-Spatial，但RoboCasa在不同方面提供了多样性。图中展示了CoffeeServeMug任务。

研究者们评估了RoboCasa中的5个任务，每个任务有50个人类演示。这5个任务包含不同的行为：CloseSingleDoor、OpenDrawer、TurnOnStove、CoffeePressButton和CoffeeServeMug。对于训练，每个模型训练了200个周期，并为每个任务展开了50个回合。研究者们报告了3个种子上的成功率。

4.2 X-IL中的实验设置

为了确保公平比较，研究者们匹配了Transformer、Mamba和xLSTM的模型大小。对于扩散策略和流匹配策略，在主要实验中将采样步骤数设置为4。在LIBERO基准中，所有模型都使用ResNet-18进行图像处理，而在RoboCasa基准中，则使用FiLM-ResNet18进行图像编码，使用基于注意力的编码器进行点云输入。

4.3 基线

研究者们还报告了以下基线的性能：

• BC-Transformer：在RoboCasa（Nasiriany等，2024）中使用。它使用CLIP模型和带有FilM层的ResNet-18分别编码目标指令和基于图像的观察。
• Diffusion Policy（Chi等，2023）：一种视觉运动策略，使用条件去噪扩散过程在学习的梯度场上迭代优化动作分布。
• Octo（Octo Model Team等，2024）：一个开源的视觉-语言-动作（VLA）模型，在大规模数据集上训练。它使用基于transformer的扩散策略，支持语言和目标图像作为任务输入。
• OpenVLA（Kim等，2024）：一个基于更大模型Llama 2 7B的视觉-语言-动作模型。
• MDT（Reuss等，2024c）：一个基于扩散的框架，能够从包括图像和语言在内的多模态目标规范中学习多样化行为。
• MaIL（Jia等，2024）：使用MAMBA替代模仿学习中基于transformer的骨干网络。它表明，特别是在小数据集的情况下，基于Mamba的策略优于基于transformer的策略。
• ATM（Wen等，2024）：任意点轨迹建模（ATM）是一个从视频示范中学习的框架。ATM使用图像和语言指令作为输入，预测视频帧中任意点的轨迹。
• EnerVerse（Huang等，2025）：一个为机器人操作任务设计的未来空间生成框架。
• 3D Diffusion Policy（DP3）（Ze等，2024b）：DP3从单视图点云中提取点级特征。机器人动作基于这些特征和当前机器人状态生成。

4.4 视觉输入评估

LIBERO：主要结果如表1所示。为了评估框架在LIBERO上的性能，研究者们测试了使用仅解码器架构的BC、BESO和RF策略，跨Transformer、Mamba和xLSTM骨干网络。结果表明，X-IL实现了最先进的性能，超过了公开可用的模型。具体来说，xLSTM在20%和100%数据设置中都表现出巨大潜力，分别达到74.5%和92.3%的平均成功率。

RoboCasa：主要结果如表2所示。与LIBERO相比，RoboCasa由于其动态变化的背景场景和跨示范和评估的物体变化，提供了更具挑战性的基准。研究者们在RoboCasa中测试了X-BESO在五个任务上的表现，观察到他们的方法优于原始论文中报告的结果。具体来说，使用基于xLSTM的模型，他们实现了53.6%的更高平均成功率，相比BC-Transformer的40.0%，证明了该方法在处理复杂和动态环境中的有效性。此外，他们观察到Mamba和xLSTM优于基于Transformer的骨干网络，这与他们从LIBERO得出的发现一致。这一结果进一步突显了在模仿学习中利用新序列模型的潜力，表明除Transformer之外的替代架构可以在复杂机器人任务中提供改进的效率和性能。

4.5 点云输入评估

研究者们在RoboCasa上评估了使用点云输入的X-BESO，并取得了优于3D扩散策略的结果。从结果中得出的一个有趣观察是，基于点云的输入不一定优于基于RGB的输入。

分析表明，这是由于RoboCasa场景的复杂性，其中点云从多样化的来源捕获，导致在采样过程中显著的信息损失——特别是在涉及小物体的任务中。在这种情况下，只有稀疏的点集保留下来，限制了点云表示的有效性。这突显了以物体为中心的方法的潜在好处，这些方法专注于保留关键的任务相关细节。

此外，研究者们评估了结合点云和RGB输入的性能。首先从点云中提取紧凑表示，然后与RGB特征连接。实验结果表明，结合两种模态显著提高了性能，特别是基于xLSTM的模型，达到了60.9%的成功率——相比仅使用RGB的53.6%和仅使用点云的32.8%。这突显了探索更有效的多模态融合策略以充分利用每种模态优势的重要性。

4.6 不同架构的比较

研究者们在四个任务上进行了实验——来自LIBERO的Spatial（20%）和Long（20%），以及来自RoboCasa的TurnOnStove和CoffeeServeMug——以比较仅解码器和编码器-解码器架构的性能。图4中呈现的结果表明，AdaLN条件的编码器-解码器架构在大多数任务上实现了卓越的性能，突显了其有效性。此外，通过分别处理观察和动作，这种设计为编码器和解码器选择不同层提供了更多灵活性，使其更适合扩展到更大的模型。

图4：不同架构的比较。 Dec指仅解码器模型，而EncDec指编码器-解码器模型。

4.7 不同推理步骤下扩散模型的比较

研究者们在RoboCasa的具有挑战性的TurnOnStove任务上评估了具有DDPM、BESO和RF的仅解码器xLSTM，比较了在1、4、8、12和16个推理步骤下的性能和推理速度（图5）。DDPM在单步骤时表现不佳，而BESO和RF表现良好，并随着步骤增加而改进。它们的推理时间相似，由于动作维度较低，流匹配的速度优势不太明显。

图5：DDPM、BESO和RF的不同推理步骤比较。 左：成功率；右：推理时间。

4.8 不同编码器的比较

研究者们在RoboCasa数据集上使用Dec-xLSTM BESO评估了不同的图像编码器，比较了FiLM-ResNet18、FiLM-ResNet34和CLIP（冻结）以评估它们对性能的影响。他们还比较了最大池化和基于注意力的点云编码器。结果如图6所示。

**图6：不同图像编码器和点云编码

对于图像编码器，FiLM-ResNet34的性能优于FiLM-ResNet18，这表明更大的编码器可以提取更丰富的特征。然而，冻结的CLIP编码器表现不如微调的ResNet，这可能是由于CLIP在预训练期间没有接触到机器人操作场景，导致其特征提取能力在这种特定领域受限。

对于点云编码器，基于注意力的编码器在所有任务上都优于最大池化编码器，证明了注意力机制在捕获点云中空间关系方面的有效性。这一结果强调了为不同输入模态选择适当编码器的重要性，以最大化模型性能。

5. 讨论与分析

5.1 新型序列模型在模仿学习中的潜力

实验结果清楚地表明，Mamba和xLSTM等新型序列模型在模仿学习任务中展现出巨大潜力。特别是，基于xLSTM的模型在LIBERO和RoboCasa基准测试中均优于基于Transformer的模型。这一发现具有重要意义，因为它挑战了Transformer在序列建模任务中的主导地位，并为模仿学习中的架构选择提供了新的视角。

xLSTM的成功可以归因于其有效处理长期依赖关系的能力，同时保持计算效率。与标准LSTM不同，xLSTM通过架构改进减轻了梯度消失问题，使其能够捕获复杂的时间模式，这对于理解和复制人类演示中的行为至关重要。

同样，Mamba在小数据集上表现出色，这与先前研究（Jia等，2024）的发现一致。Mamba的线性计算复杂度使其成为资源受限环境中的有吸引力的选择，而不会显著牺牲性能。

这些结果强调了探索Transformer之外的序列模型的价值，并表明模仿学习社区应该考虑更广泛的架构选择，以适应不同的任务需求和计算约束。

5.2 多模态融合的重要性

研究结果强调了多模态融合在提高模仿学习性能方面的关键作用。通过结合RGB和点云输入，研究者们观察到显著的性能提升，特别是在复杂的RoboCasa任务中。这种多模态方法允许模型利用每种模态的互补优势——RGB提供丰富的纹理和语义信息，而点云提供精确的3D几何结构。

然而，有效的多模态融合仍然是一个挑战。简单的特征连接可能不足以充分利用不同模态之间的关系。未来的研究应探索更复杂的融合策略，如交叉注意力机制或多模态Transformer，以更好地整合不同模态的信息。

此外，语言条件在提供任务上下文和目标规范方面的作用不容忽视。结合语言、视觉和几何信息的模型可能能够更好地理解和执行复杂任务，特别是在需要精确物体操作的场景中。

5.3 编码器-解码器架构的优势

实验表明，基于AdaLN条件的编码器-解码器架构在多种任务上优于仅解码器架构。这种设计通过分离观察编码和动作生成过程，为每个阶段提供了更大的灵活性和专业化。

编码器-解码器架构的一个关键优势是其可扩展性。通过允许编码器和解码器具有不同的层数和结构，这种设计可以更容易地适应更大的模型和更复杂的任务。此外，编码器可以专注于提取观察中的关键特征，而解码器可以专注于生成准确的动作序列。

然而，这种架构的复杂性增加了计算开销和训练难度。在资源受限的环境中，仅解码器模型可能是更实用的选择，特别是对于相对简单的任务。

5.4 策略表示的选择

X-IL框架支持多种策略表示，包括行为克隆（BC）、基于扩散的策略（DDPM和BESO）以及基于流的策略（RF）。实验结果表明，BESO和RF在单步推理中表现良好，并随着推理步骤的增加而进一步改善，而DDPM在单步推理中表现较差。

这一发现具有重要的实际意义，因为在实时机器人控制中，推理速度通常是一个关键考虑因素。能够在较少步骤下有效执行的策略（如BESO和RF）可能更适合实际部署，特别是在需要快速响应的应用中。

此外，不同策略表示的性能可能取决于任务的具体要求和约束。例如，需要高精度的任务可能受益于多步推理，而对速度敏感的应用可能更适合优化的单步方法。因此，X-IL框架的模块化设计允许研究者根据具体需求选择最合适的策略表示。

5.5 编码器选择的影响

实验结果表明，编码器选择对模型性能有显著影响。对于图像输入，更大的骨干网络（如ResNet34）通常提供更好的性能，但代价是增加了计算复杂性。预训练模型（如CLIP）虽然在通用视觉任务中表现出色，但在特定的机器人操作场景中可能需要微调才能达到最佳性能。

对于点云输入，基于注意力的编码器优于简单的最大池化方法，这表明注意力机制在捕获点云中的空间关系方面非常有效。这一发现强调了为不同输入模态选择适当编码器的重要性。

未来的研究可能会探索更先进的编码器架构，如Swin Transformer（Liu等，2021）或ConvNeXt（Liu等，2022）用于图像处理，以及PointNeXt（Qian等，2022）或Point Transformer（Zhao等，2021）用于点云处理，以进一步提高特征提取能力。

6. 结论与未来展望

本文详细分析了X-IL框架，这是一个用于系统探索模仿学习策略设计空间的开源模块化框架。通过对X-IL的架构设计、核心组件以及在LIBERO和RoboCasa基准测试上的实验结果进行深入分析，本文揭示了不同设计选择对模仿学习性能的影响。

主要发现包括：

• 新型序列模型的潜力：Mamba和xLSTM等新型序列模型在模仿学习任务中表现出色，在某些情况下甚至优于传统的Transformer架构。这表明模仿学习社区应该考虑更广泛的架构选择。
• 多模态融合的重要性：结合RGB和点云等多种输入模态可以显著提高模型性能，特别是在复杂的机器人操作任务中。
• 编码器-解码器架构的优势：基于AdaLN条件的编码器-解码器架构在多种任务上优于仅解码器架构，提供了更大的灵活性和可扩展性。
• 策略表示的选择：BESO和RF等策略表示在单步推理中表现良好，并随着推理步骤的增加而进一步改善，这对实时机器人控制具有重要意义。
• 编码器选择的影响：编码器选择对模型性能有显著影响，强调了为不同输入模态选择适当编码器的重要性。

这些发现为未来的模仿学习研究提供了有价值的见解和方向。X-IL框架的模块化设计使研究者能够系统地探索不同组件和配置，促进了更有效和高性能的模仿学习策略的开发。

未来的研究方向可能包括：

• 更复杂的多模态融合策略：探索超越简单特征连接的融合方法，如交叉注意力机制或多模态Transformer。
• 更高效的点云处理技术：开发能够更好地保留小物体和细节的点云采样和编码方法。
• 自适应策略表示：设计能够根据任务需求和计算约束自动调整推理步骤的策略表示。
• 更大规模的预训练和迁移学习：探索在大规模数据集上预训练模型，然后迁移到特定的机器人操作任务。
• 实时性能优化：开发能够在保持高性能的同时满足实时控制要求的优化技术。

X-IL框架为这些未来研究提供了坚实的基础，促进了模仿学习领域的进一步发展和创新。

githhub:https://github.com/ALRhub/X_IL

paper: https://arxiv.org/abs/2502.12330

本文转载自 ​​顿数AI​​，作者： 可可