ManiFoundation Model for General-Purpose Robotic Manipulation of Contact Synthesis with Arbitrary Objects and Robots
作者: Zhixuan Xu, Chongkai Gao, Zixuan Liu, Gang Yang, Chenrui Tie, Haozhuo Zheng, Haoyu Zhou, Weikun Peng, Debang Wang, Tianrun Hu, Tianyi Chen, Zhouliang Yu, Lin Shao
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2024-05-11 (更新: 2024-09-25)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出ManiFoundation模型，通过接触合成实现通用机器人操作，适用于任意物体和机器人。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人操作 接触合成 基础模型 通用机器人 点云处理 深度学习 可变形物体
📋 核心要点
- 现有机器人操作模型难以应对物体、机器人和任务的多样性，泛化能力不足，限制了其在复杂环境中的应用。
- ManiFoundation模型将操作任务定义为接触合成，通过预测接触点和力/运动，实现对不同物体和机器人的通用操作。
- 实验结果表明，该模型在模拟和真实环境中，对刚性、铰接和可变形物体均取得了约90%的平均成功率。
📝 摘要（中文）
为了显著提升机器人智能，迫切需要开发一种大型模型，使通用机器人能够熟练地执行广泛的操作任务，类似于LLM所展示的多功能任务规划能力。物体、机器人和操作任务的巨大多样性带来了巨大的挑战。本文介绍了一个全面的框架，用于开发通用机器人操作的基础模型，该模型将操作任务形式化为接触合成。具体来说，我们的模型将物体和机器人机械臂的点云、物体物理属性、目标运动和操作区域掩码作为输入，并输出物体上的接触点以及相关的接触力或后接触运动，以供机器人实现期望的操作任务。我们在模拟和真实环境中进行了广泛的实验，操作了铰接刚性物体、刚性物体和可变形物体，这些物体的维度各不相同，从绳索等一维物体到布料等二维物体，再到塑料等三维物体。我们的模型实现了约90%的平均成功率。补充材料和视频可在我们的项目网站https://manifoundationmodel.github.io/上找到。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人操作方法难以处理各种各样的物体、机器人和操作任务，缺乏通用性和泛化能力。特别是在接触合成方面，现有方法往往针对特定物体或任务进行设计，难以适应新的场景和物体。因此，需要一种能够处理任意物体和机器人的通用操作模型。
核心思路：论文的核心思路是将机器人操作任务形式化为接触合成问题。通过预测物体上的接触点以及相应的接触力或后接触运动，机器人可以实现期望的操作任务。这种方法将操作任务分解为更小的、可控的步骤，从而提高了模型的通用性和鲁棒性。
技术框架：ManiFoundation模型的整体框架包括以下几个主要模块：1) 输入模块：接收物体和机器人机械臂的点云数据、物体物理属性、目标运动和操作区域掩码。2) 接触点预测模块：基于输入数据，预测物体上的最佳接触点。3) 接触力/运动预测模块：根据预测的接触点，预测机器人需要施加的接触力或执行的后接触运动。4) 控制模块：根据预测的接触力和运动，控制机器人执行操作任务。
关键创新：该论文最重要的技术创新点在于提出了一个通用的接触合成框架，能够处理任意物体和机器人的操作任务。与现有方法相比，该框架不需要针对特定物体或任务进行训练，具有更强的泛化能力。此外，该模型能够同时预测接触点和接触力/运动，从而实现了更精确的操作控制。
关键设计：模型使用了点云处理网络提取物体和机器人的特征，并使用Transformer网络进行接触点和接触力/运动的预测。损失函数包括接触点预测损失、接触力/运动预测损失和操作成功率损失。为了提高模型的鲁棒性，使用了数据增强技术，例如随机旋转、缩放和平移。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
ManiFoundation模型在模拟和真实环境中进行了广泛的实验，操作了各种类型的物体，包括刚性物体、铰接物体和可变形物体。实验结果表明，该模型实现了约90%的平均成功率，显著优于现有的机器人操作方法。特别是在处理可变形物体时，该模型表现出了强大的鲁棒性和适应性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于工业自动化、家庭服务机器人、医疗机器人等领域。例如，在工业自动化中，机器人可以利用该模型完成复杂的装配、搬运和操作任务。在家庭服务机器人中，机器人可以利用该模型完成各种家务，例如清洁、整理和烹饪。在医疗机器人中，机器人可以利用该模型进行精确的手术操作和康复训练。
📄 摘要（原文）
To substantially enhance robot intelligence, there is a pressing need to develop a large model that enables general-purpose robots to proficiently undertake a broad spectrum of manipulation tasks, akin to the versatile task-planning ability exhibited by LLMs. The vast diversity in objects, robots, and manipulation tasks presents huge challenges. Our work introduces a comprehensive framework to develop a foundation model for general robotic manipulation that formalizes a manipulation task as contact synthesis. Specifically, our model takes as input object and robot manipulator point clouds, object physical attributes, target motions, and manipulation region masks. It outputs contact points on the object and associated contact forces or post-contact motions for robots to achieve the desired manipulation task. We perform extensive experiments both in the simulation and real-world settings, manipulating articulated rigid objects, rigid objects, and deformable objects that vary in dimensionality, ranging from one-dimensional objects like ropes to two-dimensional objects like cloth and extending to three-dimensional objects such as plasticine. Our model achieves average success rates of around 90\%. Supplementary materials and videos are available on our project website at https://manifoundationmodel.github.io/.