MuTT: A Multimodal Trajectory Transformer for Robot Skills

📄 arXiv: 2407.15660v2 📥 PDF

作者: Claudius Kienle, Benjamin Alt, Onur Celik, Philipp Becker, Darko Katic, Rainer Jäkel, Gerhard Neumann

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2024-07-22 (更新: 2024-08-22)

💡 一句话要点

提出MuTT多模态轨迹Transformer，用于预测环境感知的机器人技能执行轨迹。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人技能学习 多模态融合 轨迹预测 Transformer 环境感知

📋 核心要点

  1. 现有机器人技能参数配置方法耗时且依赖人工，难以适应动态环境，需要大量真实世界执行。
  2. MuTT通过融合视觉、轨迹和技能参数，预测环境感知的技能执行轨迹，无需实际环境交互即可优化技能参数。
  3. 实验表明，MuTT在不同技能表示上均表现出优越性能，验证了其作为预测器与优化器结合的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的编码器-解码器Transformer架构MuTT，旨在通过整合视觉、轨迹和机器人技能参数，预测环境感知的机器人技能执行轨迹。MuTT开创性地融合了视觉和轨迹信息，并引入了一种新的轨迹投影方法。论文进一步展示了MuTT作为预测器与基于模型的机器人技能优化器结合时的有效性，从而能够在优化过程中无需真实环境执行即可优化机器人技能参数。MuTT与任何机器人技能表示兼容，并在三个综合实验中展示了其在两种不同技能表示上的优越性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人技能参数的配置通常需要手动调整，耗时且效率低下。现有的学习或优化方法往往需要大量的真实世界执行，或者在动态环境中表现不佳。因此，如何高效地预测环境感知的机器人技能执行轨迹，并在此基础上优化技能参数，是一个亟待解决的问题。

核心思路：MuTT的核心思路是利用Transformer架构强大的序列建模能力，将视觉信息、轨迹信息和机器人技能参数融合在一起，学习一个能够预测环境感知技能执行轨迹的模型。通过预测轨迹，可以避免在优化过程中进行大量的真实世界交互，从而提高效率。

技术框架：MuTT是一个编码器-解码器Transformer架构。编码器负责将视觉信息、轨迹信息和技能参数编码成一个统一的表示。解码器则利用这个表示来预测未来的轨迹。具体来说，视觉信息通过卷积神经网络提取特征，轨迹信息通过轨迹投影进行处理，技能参数直接输入到编码器中。编码器和解码器都由多层Transformer块组成。

关键创新：MuTT的关键创新在于视觉和轨迹的融合方式，即引入了一种新的轨迹投影方法。这种方法能够有效地将轨迹信息与视觉信息结合起来，从而提高预测的准确性。此外，MuTT还展示了如何将预测模型与基于模型的优化器结合起来，从而实现无需真实世界交互的技能参数优化。

关键设计：轨迹投影的具体实现方式未知，论文中可能没有详细描述。损失函数可能包括轨迹预测的均方误差等。网络结构的关键在于Transformer块的层数和隐藏层维度等参数的设置，这些参数可能需要根据具体的任务进行调整。

📊 实验亮点

MuTT在三个综合实验中展示了其优越的性能，尤其是在两种不同的技能表示上均取得了显著的提升。具体的数据和对比基线在摘要中没有给出，但强调了MuTT作为预测器与基于模型的优化器结合的有效性，能够在优化过程中无需真实环境执行即可优化机器人技能参数。

🎯 应用场景

MuTT的应用场景广泛，包括工业自动化、服务机器人、医疗机器人等。它可以用于快速配置机器人技能参数，提高机器人的适应性和灵活性。例如，在工业自动化中，MuTT可以用于优化机器人的抓取、装配等技能，从而提高生产效率。在服务机器人中，MuTT可以用于优化机器人的导航、交互等技能，从而提高用户体验。未来，MuTT有望成为机器人编程的重要工具。

📄 摘要（原文）

High-level robot skills represent an increasingly popular paradigm in robot programming. However, configuring the skills' parameters for a specific task remains a manual and time-consuming endeavor. Existing approaches for learning or optimizing these parameters often require numerous real-world executions or do not work in dynamic environments. To address these challenges, we propose MuTT, a novel encoder-decoder transformer architecture designed to predict environment-aware executions of robot skills by integrating vision, trajectory, and robot skill parameters. Notably, we pioneer the fusion of vision and trajectory, introducing a novel trajectory projection. Furthermore, we illustrate MuTT's efficacy as a predictor when combined with a model-based robot skill optimizer. This approach facilitates the optimization of robot skill parameters for the current environment, without the need for real-world executions during optimization. Designed for compatibility with any representation of robot skills, MuTT demonstrates its versatility across three comprehensive experiments, showcasing superior performance across two different skill representations.