Learning Multi-Step Manipulation Tasks from A Single Human Demonstration
作者: Dingkun Guo
分类: cs.RO
发布日期: 2023-12-23 (更新: 2024-01-04)
💡 一句话要点
提出一种基于单次演示学习多步骤操作任务的机器人系统
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人操作 模仿学习 单次演示学习 Grounded Segment Anything RGBD视频处理
📋 核心要点
- 现有机器人操作学习方法在数据效率和泛化能力方面存在不足，难以应对复杂、非结构化的真实场景。
- 该系统通过处理RGBD视频，将人类动作转化为机器人基元，并利用Grounded Segment Anything定位关键物体姿态。
- 实验表明，该系统仅需单次演示即可在洗碗任务中取得较好的成功率，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种从单次人类演示中学习机器人操作任务的系统。该系统处理RGBD视频，将人类动作转化为机器人可执行的基元，并利用Grounded Segment Anything识别任务相关的物体关键姿态。针对人-机器人运动学和碰撞几何差异带来的挑战，系统能够使机器人在家庭厨房环境中复现洗碗等复杂任务。实验结果表明，在模拟厨房中记录一次人类演示后，该系统在家庭厨房中对不同物体的每个步骤实现了50-100%的成功率，整个任务的成功率高达40%。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人操作学习方法通常需要大量的人工标注数据或多次演示才能学习复杂的任务，这限制了它们在真实世界中的应用。此外，由于人-机器人运动学和碰撞几何的差异，直接将人类动作复制到机器人上往往不可行。因此，如何利用少量的人类演示数据，使机器人能够安全、高效地完成复杂的操作任务是一个关键问题。
核心思路：该论文的核心思路是将人类的动作分解为一系列机器人可以执行的基元动作，并通过视觉信息识别任务相关的物体关键姿态。通过这种方式，机器人可以理解人类的意图，并根据自身的运动学和环境约束，生成合适的动作序列来完成任务。
技术框架：该系统主要包含以下几个模块：1) RGBD视频处理模块：用于从人类演示视频中提取物体姿态和人类动作信息。2) 基于Grounded Segment Anything的关键姿态识别模块：用于识别任务相关的物体关键姿态。3) 人-机器人动作转换模块：用于将人类动作转化为机器人可执行的基元动作。4) 运动规划模块：用于生成机器人的安全、高效的运动轨迹。整体流程是从人类演示视频中提取信息，然后通过关键姿态识别和动作转换，生成机器人的运动规划，最终控制机器人执行任务。
关键创新：该论文的关键创新在于利用Grounded Segment Anything模型来识别任务相关的物体关键姿态，这使得系统能够更好地理解人类的意图，并减少了对大量人工标注数据的依赖。此外，该系统还考虑了人-机器人运动学和碰撞几何的差异，从而提高了机器人在真实世界中的操作安全性。
关键设计：论文中使用了RGBD相机获取场景信息，并利用Grounded Segment Anything模型进行物体分割和关键点检测。动作转换模块的设计需要考虑机器人自身的运动学约束和环境的碰撞约束。运动规划模块可能采用了RRT或其他基于采样的运动规划算法。具体的损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能没有详细描述，需要进一步查阅论文原文。
📊 实验亮点
该系统仅需单次人类演示，即可在家庭厨房环境中成功完成洗碗任务，每个步骤的成功率达到50-100%，整个任务的成功率高达40%。这表明该系统具有较高的数据效率和泛化能力，能够有效地学习复杂的操作任务。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如家庭服务、工业自动化、医疗辅助等。通过学习人类的演示，机器人可以快速适应新的任务和环境，从而提高工作效率和安全性。未来，该技术有望实现更智能、更灵活的机器人系统，为人类提供更好的服务。
📄 摘要（原文）
Learning from human demonstrations has exhibited remarkable achievements in robot manipulation. However, the challenge remains to develop a robot system that matches human capabilities and data efficiency in learning and generalizability, particularly in complex, unstructured real-world scenarios. We propose a system that processes RGBD videos to translate human actions to robot primitives and identifies task-relevant key poses of objects using Grounded Segment Anything. We then address challenges for robots in replicating human actions, considering the human-robot differences in kinematics and collision geometry. To test the effectiveness of our system, we conducted experiments focusing on manual dishwashing. With a single human demonstration recorded in a mockup kitchen, the system achieved 50-100% success for each step and up to a 40% success rate for the whole task with different objects in a home kitchen. Videos are available at https://robot-dishwashing.github.io