Points2Plans: From Point Clouds to Long-Horizon Plans with Composable Relational Dynamics

📄 arXiv: 2408.14769v2 📥 PDF

作者: Yixuan Huang, Christopher Agia, Jimmy Wu, Tucker Hermans, Jeannette Bohg

分类: cs.RO

发布日期: 2024-08-27 (更新: 2025-03-04)

备注: Project page: https://sites.google.com/stanford.edu/points2plans. 23 pages, 11 figures. Accepted to the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2025

💡 一句话要点

Points2Plans：利用可组合关系动力学，从点云生成长时程操作规划。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 长时程规划 关系动力学 点云处理 机器人操作 语言驱动 可组合规划

📋 核心要点

  1. 现有关系动力学模型需要大量多步操作数据训练，泛化性差，难以应对真实场景中的长时程任务。
  2. Points2Plans利用关系动力学模型作为连续和符号表示的统一接口，实现从点云到长时程规划的语言驱动。
  3. 实验表明，Points2Plans在真实世界长时程任务中表现出强大的泛化能力，成功率显著高于其他基线方法。

📝 摘要（中文）

本文提出Points2Plans，一个利用关系动力学模型进行可组合规划的框架，使机器人能够从部分视角的点云中解决长时程操作任务。给定语言指令和场景点云，该框架启动分层规划过程，其中语言模型生成高层规划，基于采样的规划器为根据高层规划排序的操作原语生成满足约束的连续参数。该方法的关键在于使用关系动力学模型作为状态和动作的连续和符号表示之间的统一接口，从而促进从高维感知输入（如点云）进行语言驱动的规划。与之前需要在与预期测试场景对齐的多步操作场景数据集上训练的关系动力学模型不同，Points2Plans仅使用单步模拟训练数据，同时在真实世界评估中零样本泛化到可变数量的步骤。我们在模拟和真实世界环境中评估了该方法在涉及几何推理、多对象交互和遮挡对象推理的任务上的表现。结果表明，Points2Plans在真实世界中对未见过的长时程任务具有很强的泛化能力，解决了超过85%的评估任务，而次优基线仅解决了50%。

🔬 方法详解

问题定义：现有关系动力学模型通常需要在与测试场景对齐的多步操作数据上进行训练，这限制了它们在真实世界长时程任务中的泛化能力。特别是在部分观测的点云数据下，如何进行有效的长时程操作规划是一个挑战。

核心思路：Points2Plans的核心思路是利用关系动力学模型作为连续和符号表示之间的桥梁，结合语言模型生成的高层规划和基于采样的规划器，实现从点云到长时程操作的规划。通过这种方式，模型可以从单步模拟数据中学习，并泛化到真实世界中未见过的长时程任务。

技术框架：Points2Plans框架包含以下几个主要模块：1) 语言模型：根据给定的语言指令生成高层规划，例如“拿起红色方块，放到蓝色圆柱体上”。2) 关系动力学模型：学习对象之间的关系和操作原语的动力学特性，作为连续和符号表示的统一接口。3) 基于采样的规划器：根据高层规划，为操作原语生成满足约束的连续参数，例如抓取位置、放置位置等。4) 点云处理模块：从输入的点云数据中提取场景信息，用于关系动力学模型的输入。

关键创新：Points2Plans的关键创新在于其关系动力学模型的设计，该模型允许模型仅使用单步模拟数据进行训练，并能够零样本泛化到真实世界中可变数量步骤的长时程任务。这与以往需要大量多步操作数据训练的关系动力学模型形成鲜明对比。

关键设计：关系动力学模型使用图神经网络来表示对象之间的关系，并使用神经网络来预测操作原语作用后的状态变化。损失函数的设计旨在鼓励模型学习对象之间关系的不变性，并准确预测状态变化。基于采样的规划器使用RRT-Connect等算法来搜索满足约束的连续参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Points2Plans在真实世界长时程操作任务中表现出色，解决了超过85%的评估任务，而次优基线仅解决了50%。这表明Points2Plans具有强大的泛化能力，能够有效应对真实世界中的复杂场景和任务。

🎯 应用场景

Points2Plans具有广泛的应用前景，例如在家庭服务机器人、工业自动化、医疗机器人等领域。它可以帮助机器人理解人类指令，并根据场景信息进行长时程操作规划，从而实现更智能、更灵活的自动化任务。

📄 摘要（原文）

We present Points2Plans, a framework for composable planning with a relational dynamics model that enables robots to solve long-horizon manipulation tasks from partial-view point clouds. Given a language instruction and a point cloud of the scene, our framework initiates a hierarchical planning procedure, whereby a language model generates a high-level plan and a sampling-based planner produces constraint-satisfying continuous parameters for manipulation primitives sequenced according to the high-level plan. Key to our approach is the use of a relational dynamics model as a unifying interface between the continuous and symbolic representations of states and actions, thus facilitating language-driven planning from high-dimensional perceptual input such as point clouds. Whereas previous relational dynamics models require training on datasets of multi-step manipulation scenarios that align with the intended test scenarios, Points2Plans uses only single-step simulated training data while generalizing zero-shot to a variable number of steps during real-world evaluations. We evaluate our approach on tasks involving geometric reasoning, multi-object interactions, and occluded object reasoning in both simulated and real-world settings. Results demonstrate that Points2Plans offers strong generalization to unseen long-horizon tasks in the real world, where it solves over 85% of evaluated tasks while the next best baseline solves only 50%.