Redundancy-aware Action Spaces for Robot Learning

📄 arXiv: 2406.04144v1 📥 PDF

作者: Pietro Mazzaglia, Nicholas Backshall, Xiao Ma, Stephen James

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-06-06

备注: Published in the RA-L journal

💡 一句话要点

提出冗余感知动作空间ER，结合关节空间与任务空间优势，提升机器人学习效率。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人学习 动作空间 冗余控制 强化学习 机器人操作

📋 核心要点

  1. 关节空间控制精度高但训练效率低，任务空间控制训练高效但难以在狭小空间操作，两者各有不足。
  2. 提出ER动作空间，通过解决机械臂冗余，融合关节空间和任务空间的优势，实现高效学习和精细控制。
  3. ER的ERJ实现方式在多种场景下表现优异，尤其在需要精确控制机器人构型时，并在仿真和真实环境验证。

📝 摘要（中文）

本文分析了机器人操作中动作空间设计的标准，并提出了一种新的动作空间公式ER（End-effector Redundancy，末端执行器冗余），旨在通过解决机械臂中存在的冗余问题，结合关节空间和任务空间的优点，在实现高效机器人学习的同时，为过度驱动的机器人手臂提供细粒度的全面控制。我们提出了ER的两种实现方式，ERAngle (ERA) 和 ERJoint (ERJ)，并表明ERJ在多种设置下表现出优越的性能，尤其是在需要对机器人配置进行精确控制时。我们在模拟和真实的机器人环境中验证了我们的结果。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人学习中，关节空间控制和任务空间控制是两种主要的动作模式。关节空间控制能够精确控制机器人的姿态，但训练效率较低；任务空间控制训练数据效率高，但由于对整个关节配置的控制有限，牺牲了在狭小空间执行任务的能力。因此，如何设计一个既能保证控制精度，又能提高训练效率的动作空间是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是利用机械臂的冗余自由度，设计一种新的动作空间，称为ER（End-effector Redundancy）。ER动作空间旨在结合关节空间和任务空间的优点，通过显式地考虑和利用机械臂的冗余，实现更高效和更精确的机器人控制。这样可以在保证末端执行器达到目标的同时，允许对关节配置进行一定的优化，从而提高学习效率和适应性。

技术框架：论文提出了ER动作空间的两种具体实现方式：ERAngle (ERA) 和 ERJoint (ERJ)。整体框架涉及以下步骤：首先，定义机械臂的运动学模型；然后，基于该模型计算末端执行器的雅可比矩阵；接着，利用雅可比矩阵将任务空间的速度映射到关节空间的速度；最后，通过优化关节空间的速度，实现对机械臂的控制。ERA和ERJ的区别在于如何参数化和优化关节空间的速度。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了冗余感知的动作空间ER，它显式地考虑了机械臂的冗余自由度，并将其纳入到动作空间的设计中。与传统的关节空间和任务空间控制相比，ER能够更好地平衡控制精度和训练效率，从而实现更高效的机器人学习。ER通过优化关节配置，可以在保证末端执行器达到目标的同时，避免关节达到极限位置或发生碰撞。

关键设计：ER的两种实现方式ERA和ERJ在参数化和优化关节空间速度方面有所不同。ERA使用关节角度的变化作为动作，而ERJ使用关节速度作为动作。在训练过程中，可以使用强化学习算法（如PPO）来优化ER动作空间中的策略。损失函数通常包括任务奖励、关节极限惩罚和碰撞惩罚等。具体的网络结构可以根据任务的复杂程度进行调整，可以使用多层感知机或循环神经网络等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ERJ在多种模拟和真实机器人环境中均表现出优越的性能，尤其是在需要精确控制机器人配置的任务中。与传统的关节空间和任务空间控制相比，ERJ能够显著提高学习效率和控制精度。具体的数据提升幅度在论文中进行了详细的量化。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高精度和高效率的机器人操作任务中，例如装配、焊接、喷涂、医疗手术等。通过使用ER动作空间，可以提高机器人在复杂环境中的适应性和鲁棒性，降低训练成本，并实现更高效的自动化生产。

📄 摘要（原文）

Joint space and task space control are the two dominant action modes for controlling robot arms within the robot learning literature. Actions in joint space provide precise control over the robot's pose, but tend to suffer from inefficient training; actions in task space boast data-efficient training but sacrifice the ability to perform tasks in confined spaces due to limited control over the full joint configuration. This work analyses the criteria for designing action spaces for robot manipulation and introduces ER (End-effector Redundancy), a novel action space formulation that, by addressing the redundancies present in the manipulator, aims to combine the advantages of both joint and task spaces, offering fine-grained comprehensive control with overactuated robot arms whilst achieving highly efficient robot learning. We present two implementations of ER, ERAngle (ERA) and ERJoint (ERJ), and we show that ERJ in particular demonstrates superior performance across multiple settings, especially when precise control over the robot configuration is required. We validate our results both in simulated and real robotic environments.