Movement Primitive Diffusion: Learning Gentle Robotic Manipulation of Deformable Objects
作者: Paul Maria Scheikl, Nicolas Schreiber, Christoph Haas, Niklas Freymuth, Gerhard Neumann, Rudolf Lioutikov, Franziska Mathis-Ullrich
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2023-12-15 (更新: 2024-06-10)
期刊: IEEE Robotics and Automation Letters 9 (2024) 5338-5345
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出Movement Primitive Diffusion，用于机器人辅助手术中柔顺操作形变物体
🎯 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) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 机器人辅助手术 模仿学习 扩散模型 运动基元 形变物体操作
📋 核心要点
- 机器人辅助手术中的策略学习缺乏数据高效且通用的方法，难以保证精细手术干预所需的运动质量。
- MPD结合了扩散模型模仿学习的通用性和概率动态运动基元的高质量运动生成能力，实现柔顺操作形变物体。
- 在模拟和真实机器人任务中，MPD在成功率、运动质量和数据效率上优于现有DIL方法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为Movement Primitive Diffusion (MPD) 的新方法，用于机器人辅助手术 (RAS) 中的模仿学习 (IL)，专注于柔顺地操作形变物体。该方法结合了基于扩散的模仿学习 (DIL) 的通用性和概率动态运动基元 (ProDMPs) 的高质量运动生成能力。这种结合使MPD能够实现对形变物体的柔顺操作，同时保持RAS应用所需的数据效率，因为在RAS应用中演示数据非常稀缺。我们在各种模拟和真实世界的机器人任务中，基于状态和图像观测评估了MPD。结果表明，MPD在成功率、运动质量和数据效率方面优于最先进的DIL方法。
🔬 方法详解
问题定义：机器人辅助手术中，对形变物体的操作需要极高的精度和柔顺性。现有的策略学习方法，尤其是模仿学习方法，在数据效率和运动质量上存在不足，难以满足手术需求。数据获取困难，导致数据效率成为关键瓶颈。
核心思路：论文的核心思路是将扩散模型模仿学习的通用性与概率动态运动基元（ProDMPs）的高质量运动生成能力相结合。扩散模型擅长学习复杂的数据分布，而ProDMPs能够生成平滑、自然的运动轨迹。通过结合二者，MPD旨在实现数据高效且高质量的形变物体操作。
技术框架：MPD的整体框架可以分为以下几个阶段：1) 使用ProDMPs对专家示教数据进行编码，提取运动基元；2) 利用扩散模型学习运动基元的分布，实现运动轨迹的生成；3) 将生成的运动轨迹作为机器人的控制指令，执行形变物体的操作。该框架允许从少量数据中学习，并生成符合手术要求的平滑运动。
关键创新：MPD的关键创新在于将扩散模型与运动基元相结合。传统的扩散模型直接学习整个运动轨迹的分布，需要大量数据。而MPD通过运动基元对运动轨迹进行分解，降低了学习的复杂度，提高了数据效率。此外，ProDMPs的使用保证了生成运动轨迹的平滑性和自然性。
关键设计：MPD的关键设计包括：1) ProDMPs的参数化方式，如何选择合适的基函数和参数；2) 扩散模型的网络结构，如何设计网络以有效学习运动基元的分布；3) 损失函数的设计，如何平衡模仿学习的准确性和运动轨迹的平滑性。具体的参数设置和网络结构在论文中应该有详细描述，但摘要中未提及。
📊 实验亮点
MPD在模拟和真实世界的机器人任务中均表现出色，在成功率、运动质量和数据效率方面均优于现有DIL方法。具体性能数据和提升幅度需要在论文中查找，摘要中未提供详细数据。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人辅助手术、柔性物体操作、康复机器人等领域。通过学习专家示教，机器人能够更安全、更有效地完成对形变物体的操作，提高手术成功率，降低患者风险。未来，该技术有望推广到其他需要精细操作的机器人应用场景。
📄 摘要（原文）
Policy learning in robot-assisted surgery (RAS) lacks data efficient and versatile methods that exhibit the desired motion quality for delicate surgical interventions. To this end, we introduce Movement Primitive Diffusion (MPD), a novel method for imitation learning (IL) in RAS that focuses on gentle manipulation of deformable objects. The approach combines the versatility of diffusion-based imitation learning (DIL) with the high-quality motion generation capabilities of Probabilistic Dynamic Movement Primitives (ProDMPs). This combination enables MPD to achieve gentle manipulation of deformable objects, while maintaining data efficiency critical for RAS applications where demonstration data is scarce. We evaluate MPD across various simulated and real world robotic tasks on both state and image observations. MPD outperforms state-of-the-art DIL methods in success rate, motion quality, and data efficiency. Project page: https://scheiklp.github.io/movement-primitive-diffusion/