ClothPPO: A Proximal Policy Optimization Enhancing Framework for Robotic Cloth Manipulation with Observation-Aligned Action Spaces

📄 arXiv: 2405.04549v1 📥 PDF

作者: Libing Yang, Yang Li, Long Chen

分类: cs.CV, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2024-05-05

💡 一句话要点

ClothPPO：基于观察对齐动作空间的机器人布料操作PPO增强框架

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人布料操作 近端策略优化 强化学习 Actor-Critic 观察对齐动作空间

📋 核心要点

  1. 现有基于视觉的机器人布料展开工作主要依赖于价值学习，对策略学习的探索不足。
  2. ClothPPO利用策略梯度算法，通过Actor-Critic架构和观察对齐的巨大动作空间来增强预训练模型。
  3. 实验结果表明，ClothPPO能够有效提升布料展开的性能，优于其他先进方法。

📝 摘要（中文）

本文提出ClothPPO，一个基于策略梯度算法的框架，利用Actor-Critic架构，通过巨大的10^6观察对齐动作空间来增强预训练模型，用于展开衣物任务。我们将布料操作问题重新定义为一个部分可观察马尔可夫决策过程。首先，采用监督预训练阶段训练策略的基线模型。然后，利用近端策略优化（PPO）在观察对齐的动作空间内引导监督模型。通过优化和更新策略，我们提出的方法增加了软体操作任务中衣物的表面积，从而改善布料展开效果。实验结果表明，我们提出的框架可以进一步提高其他最先进方法的展开性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决基于视觉的机器人布料展开任务中，现有方法主要依赖价值学习，而策略学习潜力未被充分挖掘的问题。现有方法在处理高维动作空间和复杂形变时存在局限性，难以实现高效稳定的布料操作。

核心思路：论文的核心思路是利用策略梯度算法，特别是近端策略优化（PPO），结合Actor-Critic架构，通过观察对齐的动作空间来引导和增强预训练模型。这种方法旨在充分利用策略学习的优势，克服高维动作空间带来的挑战，从而提升布料展开的性能。

技术框架：ClothPPO框架包含两个主要阶段：监督预训练阶段和PPO增强阶段。在监督预训练阶段，使用监督学习方法训练一个基线策略模型。在PPO增强阶段，利用PPO算法在观察对齐的动作空间内对预训练模型进行微调和优化。Actor网络负责生成动作，Critic网络负责评估状态价值，PPO算法负责更新策略，以最大化累积奖励。

关键创新：论文的关键创新在于提出了观察对齐的动作空间，这使得策略学习能够更好地利用视觉信息，从而更有效地探索和利用高维动作空间。此外，结合监督预训练和PPO增强，能够充分利用先验知识，加速学习过程，并提高策略的鲁棒性。

关键设计：论文中，动作空间与视觉观察对齐，这意味着动作的选择直接受到视觉信息的引导。损失函数包括策略损失、价值损失和熵正则化项，以平衡探索和利用。网络结构采用Actor-Critic架构，Actor网络输出动作的概率分布，Critic网络输出状态价值的估计。PPO算法使用clip ratio来限制策略更新的幅度，以保证训练的稳定性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ClothPPO框架能够显著提高布料展开的性能。通过与现有最先进方法进行比较，ClothPPO在衣物表面积展开方面取得了明显的提升。具体性能数据（例如，展开面积的百分比提升）在论文中进行了详细展示，证明了该框架的有效性和优越性。

🎯 应用场景

ClothPPO框架在服装制造、家政服务、医疗护理等领域具有广泛的应用前景。它可以用于自动化衣物整理、床单铺设、手术服展开等任务，提高工作效率，降低人工成本，并减少人为误差。未来，该技术有望应用于更复杂的布料操作任务，例如服装设计和定制。

📄 摘要（原文）

Vision-based robotic cloth unfolding has made great progress recently. However, prior works predominantly rely on value learning and have not fully explored policy-based techniques. Recently, the success of reinforcement learning on the large language model has shown that the policy gradient algorithm can enhance policy with huge action space. In this paper, we introduce ClothPPO, a framework that employs a policy gradient algorithm based on actor-critic architecture to enhance a pre-trained model with huge 10^6 action spaces aligned with observation in the task of unfolding clothes. To this end, we redefine the cloth manipulation problem as a partially observable Markov decision process. A supervised pre-training stage is employed to train a baseline model of our policy. In the second stage, the Proximal Policy Optimization (PPO) is utilized to guide the supervised model within the observation-aligned action space. By optimizing and updating the strategy, our proposed method increases the garment's surface area for cloth unfolding under the soft-body manipulation task. Experimental results show that our proposed framework can further improve the unfolding performance of other state-of-the-art methods.