ManiWAV: Learning Robot Manipulation from In-the-Wild Audio-Visual Data

📄 arXiv: 2406.19464v2 📥 PDF

作者: Zeyi Liu, Cheng Chi, Eric Cousineau, Naveen Kuppuswamy, Benjamin Burchfiel, Shuran Song

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.SD, eess.AS

发布日期: 2024-06-27 (更新: 2024-11-04)

备注: Conference on Robot Learning (CoRL) 2024; Project website: https://maniwav.github.io/

💡 一句话要点

ManiWAV：利用自然场景音视频数据学习机器人操作

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人操作 音视频数据 富接触操作 模仿学习 自然场景 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作学习方法依赖视觉信息，在接触不明确时表现不佳，且音频数据采集受限。
  2. ManiWAV通过“耳在手”设备同步采集自然场景音视频数据，并设计策略接口直接学习操作策略。
  3. 实验证明，该系统在富接触操作任务中表现出色，并能泛化到未见过的自然场景。

📝 摘要（中文）

音频信号通过接触提供了关于机器人交互和物体属性的丰富信息。当视觉信息不明确或不完整时，这些信息能够显著简化富接触机器人操作技能的学习。然而，音频数据在机器人操作中的应用一直受限于通过将麦克风连接到机器人或物体上收集的遥操作演示，这极大地限制了其在机器人学习流程中的应用。本文介绍了ManiWAV：一种“耳在手”数据收集设备，用于收集具有同步音频和视觉反馈的自然场景人类演示，以及相应的策略接口，用于直接从演示中学习机器人操作策略。我们通过四个需要被动感知接触事件和模式，或主动感知物体表面材料和状态的富接触操作任务，展示了我们系统的能力。此外，我们表明我们的系统可以通过学习各种自然场景人类演示来推广到未见过的自然场景环境中。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人操作学习方法主要依赖视觉信息，但在接触事件频繁且视觉信息不明确或不完整的情况下，性能会显著下降。此外，以往使用音频数据的方法通常需要将麦克风连接到机器人或物体上，限制了数据收集的范围和效率，难以应用于真实的自然场景中。因此，如何利用自然场景中的音视频数据，有效地学习富接触的机器人操作技能是一个关键问题。

核心思路：ManiWAV的核心思路是利用音频信号作为视觉信息的补充，特别是对于接触事件的感知。通过同步采集自然场景中的音视频数据，可以学习到物体属性、接触模式等信息，从而提高机器人操作的鲁棒性和泛化能力。同时，采用“耳在手”的数据采集方式，能够更准确地捕捉机器人与环境交互过程中的声音信息。

技术框架：ManiWAV系统主要包含两个部分：数据采集设备和策略学习接口。数据采集设备是一个“耳在手”装置，集成了麦克风和摄像头，用于同步采集人类操作的音视频数据。策略学习接口则负责从采集到的数据中学习机器人操作策略。具体流程如下：首先，人类操作者执行任务，同时“耳在手”设备记录音视频数据；然后，利用这些数据训练机器人操作策略；最后，将学习到的策略部署到机器人上，使其能够自主完成任务。

关键创新：ManiWAV的关键创新在于以下几点：1) 提出了“耳在手”的数据采集方式，能够更准确地捕捉机器人与环境交互过程中的声音信息；2) 利用自然场景音视频数据进行机器人操作学习，摆脱了对特定环境和设备的依赖；3) 设计了相应的策略学习接口，能够直接从演示数据中学习机器人操作策略。与现有方法相比，ManiWAV能够更好地处理富接触操作任务，并具有更强的泛化能力。

关键设计：ManiWAV在数据采集方面，采用了高灵敏度的麦克风和高分辨率的摄像头，以保证音视频数据的质量。在策略学习方面，可以使用各种现有的强化学习或模仿学习算法。具体的网络结构和损失函数可以根据具体的任务进行调整。例如，可以使用卷积神经网络（CNN）处理视觉信息，使用循环神经网络（RNN）处理音频信息，然后将两者融合，用于预测机器人的动作。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ManiWAV系统在四个富接触操作任务中均取得了良好的效果，包括被动感知接触事件和模式，以及主动感知物体表面材料和状态。与仅使用视觉信息的方法相比，ManiWAV能够显著提高操作的成功率和鲁棒性。此外，实验还证明了ManiWAV具有良好的泛化能力，能够适应未见过的自然场景。

🎯 应用场景

ManiWAV技术可广泛应用于各种需要富接触操作的机器人应用场景，例如：家庭服务机器人可以利用该技术学习如何安全地抓取和放置物体；工业机器人可以利用该技术学习如何进行精密的装配和打磨；医疗机器人可以利用该技术学习如何进行微创手术。该技术有望提高机器人的智能化水平，使其能够更好地适应复杂和动态的环境。

📄 摘要（原文）

Audio signals provide rich information for the robot interaction and object properties through contact. This information can surprisingly ease the learning of contact-rich robot manipulation skills, especially when the visual information alone is ambiguous or incomplete. However, the usage of audio data in robot manipulation has been constrained to teleoperated demonstrations collected by either attaching a microphone to the robot or object, which significantly limits its usage in robot learning pipelines. In this work, we introduce ManiWAV: an 'ear-in-hand' data collection device to collect in-the-wild human demonstrations with synchronous audio and visual feedback, and a corresponding policy interface to learn robot manipulation policy directly from the demonstrations. We demonstrate the capabilities of our system through four contact-rich manipulation tasks that require either passively sensing the contact events and modes, or actively sensing the object surface materials and states. In addition, we show that our system can generalize to unseen in-the-wild environments by learning from diverse in-the-wild human demonstrations.