Multi-level Reasoning for Robotic Assembly: From Sequence Inference to Contact Selection

📄 arXiv: 2312.10571v1 📥 PDF

作者: Xinghao Zhu, Devesh K. Jha, Diego Romeres, Lingfeng Sun, Masayoshi Tomizuka, Anoop Cherian

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2023-12-17

备注: Supplementary video is available at https://www.youtube.com/watch?v=XNYkWSHkAaU&ab_channel=MitsubishiElectricResearchLabs%28MERL%29

💡 一句话要点

提出多层推理框架，用于机器人零件自动组装，实现序列推理与接触选择

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人组装 多层推理 序列推理 运动规划 接触优化 Transformer网络 数据集D4PAS

📋 核心要点

  1. 现有机器人组装方法局限于目标分割或固定蓝图，缺乏整体规划能力，难以应对复杂场景。
  2. 提出多层推理框架，包含序列推理、运动规划和接触优化，利用Transformer网络递归推断组装序列。
  3. 构建大规模数据集D4PAS用于训练，实验表明该方法泛化性更强，计算效率更高。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于零件组装规划的整体多层框架，该框架包含零件组装序列推理、零件运动规划和机器人接触优化，旨在自动化零件组装过程。不同于以往仅限于目标分割、姿态回归或使用固定蓝图的研究，本文提出了零件组装序列Transformer (PAST)，这是一个序列到序列的神经网络，用于从目标蓝图递归地推断组装序列。然后，使用运动规划器和优化器来生成零件运动和接触。为了训练PAST，本文引入了D4PAS：一个大规模的零件组装序列数据集，包含工业对象的物理有效序列。实验结果表明，该方法比现有方法具有更好的泛化能力，同时推理所需的计算时间显著减少。

🔬 方法详解

问题定义：机器人自动组装零件是一个复杂的问题，在制造业、维护和回收等领域有广泛的应用。现有的方法通常依赖于目标分割、姿态回归或固定的目标蓝图，缺乏对整个组装过程的全局理解和规划能力，难以处理复杂的组装任务。这些方法在泛化性和计算效率方面也存在局限性。

核心思路：本文的核心思路是将零件组装问题分解为多个层次，包括组装序列推理、零件运动规划和机器人接触优化。通过多层推理，可以更好地理解组装过程，并生成合理的组装方案。使用Transformer网络进行序列推理，可以有效地学习零件之间的依赖关系，从而生成合理的组装序列。

技术框架：该方法的技术框架主要包含三个模块：1) 零件组装序列Transformer (PAST)：用于从目标蓝图递归地推断组装序列。2) 运动规划器：用于生成零件的运动轨迹。3) 优化器：用于优化机器人与零件之间的接触。首先，PAST根据目标蓝图生成组装序列。然后，运动规划器根据组装序列生成零件的运动轨迹。最后，优化器优化机器人与零件之间的接触，以确保组装过程的稳定性和可靠性。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于提出了一个整体的多层框架，将零件组装问题分解为多个层次，并使用Transformer网络进行序列推理。与现有方法相比，该方法能够更好地理解组装过程，并生成合理的组装方案。此外，该方法还引入了一个大规模的零件组装序列数据集D4PAS，用于训练PAST网络。

关键设计：PAST网络是一个序列到序列的Transformer网络，用于从目标蓝图递归地推断组装序列。D4PAS数据集包含工业对象的物理有效序列，用于训练PAST网络。运动规划器和优化器使用现有的算法，例如RRT和梯度下降法。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在零件组装序列推理方面具有优越的性能。与现有方法相比，该方法具有更好的泛化能力，能够处理更复杂的组装任务。此外，该方法推理所需的计算时间显著减少，提高了组装效率。具体性能数据和对比基线在论文中有详细描述。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化制造、产品维护、废品回收等领域。例如，在自动化制造中，机器人可以根据该方法自动组装产品，提高生产效率和产品质量。在产品维护中，机器人可以根据该方法自动拆卸和更换损坏的零件，降低维护成本。在废品回收中，机器人可以根据该方法自动拆解废弃产品，实现资源回收利用。该研究具有重要的实际价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Automating the assembly of objects from their parts is a complex problem with innumerable applications in manufacturing, maintenance, and recycling. Unlike existing research, which is limited to target segmentation, pose regression, or using fixed target blueprints, our work presents a holistic multi-level framework for part assembly planning consisting of part assembly sequence inference, part motion planning, and robot contact optimization. We present the Part Assembly Sequence Transformer (PAST) -- a sequence-to-sequence neural network -- to infer assembly sequences recursively from a target blueprint. We then use a motion planner and optimization to generate part movements and contacts. To train PAST, we introduce D4PAS: a large-scale Dataset for Part Assembly Sequences (D4PAS) consisting of physically valid sequences for industrial objects. Experimental results show that our approach generalizes better than prior methods while needing significantly less computational time for inference.