A Closed-Loop Multi-perspective Visual Servoing Approach with Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2312.15809v1 📥 PDF

作者: Lei Zhang, Jiacheng Pei, Kaixin Bai, Zhaopeng Chen, Jianwei Zhang

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2023-12-25

备注: 2023 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO)

DOI: 10.1109/ROBIO58561.2023.10354958

💡 一句话要点

提出基于强化学习的闭环多视角视觉伺服方法，解决机器人操作中的视角切换问题。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 视觉伺服 强化学习 多视角 机器人控制 闭环控制

📋 核心要点

  1. 传统视觉伺服方法难以处理多视角场景切换，面临自碰撞和奇异性等机器人约束挑战。
  2. 论文提出一种基于强化学习的闭环多视角视觉伺服框架，从视觉状态的潜在空间表示中学习机器人动作。
  3. 实验结果表明，该方法在Gazebo仿真环境中优于直接视觉伺服算法，成功率达到97.0%。

📝 摘要（中文）

本文研究了如何在机器人特定约束（包括自碰撞、奇异性问题）下解决多视角视觉伺服问题，即仅使用视觉信号完成不同视角场景间的伺服。为此，我们提出了一种基于学习的新型多视角视觉伺服框架，该框架使用强化学习从视觉状态的潜在空间表示中迭代估计机器人动作。我们的方法在连接到 OpenAI/Gym 的 Gazebo 仿真环境中进行训练和验证。仿真实验表明，我们的方法可以成功地学习到在给定来自不同视角的初始图像的情况下，获得最优控制策略，并且优于直接视觉伺服算法，平均成功率为 97.0%。

🔬 方法详解

问题定义：传统视觉伺服方法在处理多视角场景时存在局限性，难以应对机器人操作中常见的自碰撞和奇异性问题。这些问题使得机器人难以安全有效地完成任务，尤其是在需要频繁切换视角的复杂环境中。现有方法通常依赖于精确的相机标定和三维模型，难以适应动态变化的环境。

核心思路：本文的核心思路是利用强化学习直接从视觉输入中学习控制策略，从而避免对精确模型和标定的依赖。通过将视觉状态映射到潜在空间，并使用强化学习算法优化机器人动作，可以有效地解决多视角视觉伺服问题，同时考虑机器人自身的约束。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 视觉状态编码器：将多视角图像转换为潜在空间表示。2) 强化学习智能体：基于潜在空间状态估计机器人动作。3) 机器人运动控制器：执行智能体输出的动作，并反馈新的视觉状态。整个过程形成一个闭环控制系统，通过不断迭代优化控制策略。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将强化学习应用于多视角视觉伺服，实现了端到端的学习控制。与传统方法相比，该方法无需手动设计特征和控制规则，能够自动适应不同的视角和环境变化。此外，通过在潜在空间中进行控制，可以有效地降低问题的维度，提高学习效率。

关键设计：论文使用了深度神经网络作为视觉状态编码器，将原始图像转换为低维的潜在空间表示。强化学习算法采用了 Actor-Critic 结构，Actor 网络负责生成动作，Critic 网络负责评估动作的价值。损失函数包括强化学习的奖励函数和用于约束机器人运动的惩罚项。具体参数设置和网络结构在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在 Gazebo 仿真环境中能够成功学习到最优控制策略，在多视角视觉伺服任务中取得了 97.0% 的平均成功率。与直接视觉伺服算法相比，该方法在处理多视角和机器人约束方面表现出更强的鲁棒性和适应性，验证了基于强化学习的多视角视觉伺服方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要多视角视觉伺服的机器人操作任务，例如：工业自动化中的零件装配、医疗机器人中的手术辅助、以及服务机器人中的物体抓取等。该方法能够提高机器人在复杂环境中的适应性和鲁棒性，降低对环境建模和标定的要求，具有重要的实际应用价值和潜力。

📄 摘要（原文）

Traditional visual servoing methods suffer from serving between scenes from multiple perspectives, which humans can complete with visual signals alone. In this paper, we investigated how multi-perspective visual servoing could be solved under robot-specific constraints, including self-collision, singularity problems. We presented a novel learning-based multi-perspective visual servoing framework, which iteratively estimates robot actions from latent space representations of visual states using reinforcement learning. Furthermore, our approaches were trained and validated in a Gazebo simulation environment with connection to OpenAI/Gym. Through simulation experiments, we showed that our method can successfully learn an optimal control policy given initial images from different perspectives, and it outperformed the Direct Visual Servoing algorithm with mean success rate of 97.0%.