DexDLO: Learning Goal-Conditioned Dexterous Policy for Dynamic Manipulation of Deformable Linear Objects

📄 arXiv: 2312.15204v1 📥 PDF

作者: Sun Zhaole, Jihong Zhu, Robert B. Fisher

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2023-12-23

备注: 7 pages, 8 figures, submitted to ICRA 2024

💡 一句话要点

DexDLO：学习灵巧手动态操作可变形线性物体的目标条件策略

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 可变形线性物体操作 灵巧手 目标条件策略 强化学习 动态操作

📋 核心要点

  1. 现有DLO操作研究主要集中在使用平行爪夹持器和固定抓取位置，缺乏对使用拟人手进行灵巧操作的探索。
  2. DexDLO通过学习目标条件策略，使灵巧手能够动态操作DLO，完成抓取、拉动、末端位置控制等多种任务。
  3. 在Mujoco模拟器中，DexDLO成功学习了五种不同的DLO操作任务，证明了其框架的有效性和通用性。

📝 摘要（中文）

本文提出DexDLO，一个无需模型的框架，用于学习灵巧手动态操作可变形线性物体的策略。该框架以端到端的方式，利用固定基座的灵巧手实现对DLO的灵巧操作。通过将常见的DLO操作任务抽象为目标条件任务，DexDLO能够执行诸如DLO抓取、DLO拉动、DLO末端位置控制等任务。在Mujoco物理模拟器上的实验表明，该框架能够高效且有效地学习五种不同的DLO操作任务，且使用相同的框架参数。此外，本文还对学习到的策略、奖励函数和简化的观测进行了深入分析，以全面理解该框架。

🔬 方法详解

问题定义：现有DLO操作方法主要依赖于平行爪夹持器，限制了操作的灵活性和多样性。使用拟人灵巧手进行DLO操作面临着高维度控制、复杂动力学建模以及难以设计有效策略的挑战。因此，需要一种能够充分利用灵巧手能力，高效学习DLO操作策略的方法。

核心思路：本文的核心思路是将DLO操作任务抽象为目标条件任务，即策略学习的目标是使DLO达到期望的状态（例如，末端位置）。通过这种方式，可以将不同的DLO操作任务统一到一个框架下，并利用强化学习算法学习通用的操作策略。同时，采用无模型的方法，避免了对DLO动力学进行显式建模的困难。

技术框架：DexDLO框架主要包含以下几个部分：1) 环境模拟器：使用Mujoco模拟DLO和灵巧手的交互；2) 观测空间：包括灵巧手的关节角度、DLO的关键点位置等信息；3) 动作空间：灵巧手的关节力矩；4) 奖励函数：根据DLO是否达到目标状态进行奖励；5) 强化学习算法：使用一种off-policy的强化学习算法（具体算法未知）来学习策略。整个框架以端到端的方式进行训练，即直接从观测到动作，无需人工设计中间步骤。

关键创新：本文的关键创新在于将目标条件策略学习应用于灵巧手DLO操作。通过抽象出通用的目标条件任务，使得同一个框架可以处理多种不同的DLO操作任务。此外，采用无模型的方法，避免了对DLO动力学进行建模的复杂性，提高了算法的鲁棒性和泛化能力。

关键设计：论文中提到使用了简化的观测空间，但没有具体说明如何简化。奖励函数的设计是关键，需要仔细设计奖励函数，使得智能体能够学习到期望的操作行为。具体的强化学习算法和网络结构未知，但可以推测可能使用了Actor-Critic架构，并针对DLO操作的特点进行了优化。

📊 实验亮点

DexDLO在Mujoco模拟器上成功学习了五种不同的DLO操作任务，包括DLO抓取、DLO拉动、DLO末端位置控制等。实验结果表明，该框架能够高效且有效地学习这些任务，且使用相同的框架参数。具体的性能数据和对比基线未知，但论文强调了该框架的通用性和高效性。

🎯 应用场景

DexDLO在许多领域具有潜在的应用价值，例如：服装制造（缝纫、整理）、医疗手术（缝合、打结）、食品加工（面条制作、烘焙）等。通过学习灵巧手操作DLO的策略，可以实现自动化、高精度的操作，提高生产效率和产品质量。未来，可以将DexDLO应用于真实机器人系统中，实现更加复杂和精细的DLO操作任务。

📄 摘要（原文）

Deformable linear object (DLO) manipulation is needed in many fields. Previous research on deformable linear object (DLO) manipulation has primarily involved parallel jaw gripper manipulation with fixed grasping positions. However, the potential for dexterous manipulation of DLOs using an anthropomorphic hand is under-explored. We present DexDLO, a model-free framework that learns dexterous dynamic manipulation policies for deformable linear objects with a fixed-base dexterous hand in an end-to-end way. By abstracting several common DLO manipulation tasks into goal-conditioned tasks, our DexDLO can perform these tasks, such as DLO grabbing, DLO pulling, DLO end-tip position controlling, etc. Using the Mujoco physics simulator, we demonstrate that our framework can efficiently and effectively learn five different DLO manipulation tasks with the same framework parameters. We further provide a thorough analysis of learned policies, reward functions, and reduced observations for a comprehensive understanding of the framework.