ReKep: Spatio-Temporal Reasoning of Relational Keypoint Constraints for Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2409.01652v2 📥 PDF

作者: Wenlong Huang, Chen Wang, Yunzhu Li, Ruohan Zhang, Li Fei-Fei

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2024-09-03 (更新: 2024-11-12)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出ReKep，利用关系关键点约束进行机器人操作的时空推理。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人操作 关系关键点约束 视觉引导 时空推理 视觉语言模型

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作方法难以兼顾任务多样性、无人工标注和实时优化需求。
  2. ReKep将操作任务表示为环境3D关键点与数值代价的映射函数，实现视觉引导的约束表达。
  3. 通过分层优化和视觉语言模型，ReKep实现了无需任务特定数据或环境模型的实时机器人操作。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为关系关键点约束(ReKep)的视觉引导表示方法，用于机器人操作中的约束表达。ReKep将操作任务表示为一系列关系关键点约束，这些约束通过Python函数将环境中的3D关键点映射到数值代价。通过分层优化过程，可以实时求解机器人动作（表示为SE(3)中的末端执行器姿态序列）。为了避免手动指定ReKep，本文还设计了一种自动程序，利用大型视觉模型和视觉语言模型，从自由形式的语言指令和RGB-D观测中生成ReKep。在轮式单臂平台和固定式双臂平台上进行了系统实现，展示了多阶段、野外、双臂和反应式行为等多种操作任务，无需特定任务数据或环境模型。

🔬 方法详解

问题定义：现有的机器人操作方法在表示操作任务约束时，通常需要手动设计和标注，难以适应多样化的任务需求，并且难以保证实时性。此外，缺乏对环境信息的有效利用，使得机器人难以在复杂环境中进行操作。

核心思路：本文的核心思路是将机器人操作任务表示为一系列关系关键点约束(ReKep)。ReKep通过Python函数将环境中的3D关键点映射到数值代价，从而将操作任务转化为一个优化问题。这种表示方法具有通用性，可以适应不同的操作任务，并且可以通过优化算法实时求解。

技术框架：ReKep方法的整体框架包括以下几个主要模块：1) 关键点检测模块，用于从RGB-D图像中提取环境中的3D关键点；2) 关系关键点约束生成模块，用于根据语言指令和关键点信息生成ReKep；3) 优化模块，用于根据ReKep求解机器人动作序列。整个流程构成一个感知-动作循环，使得机器人可以实时地根据环境信息调整动作。

关键创新：ReKep方法最重要的技术创新在于其关系关键点约束的表示方式。与传统的基于几何模型的约束表示方法不同，ReKep直接利用视觉信息，避免了手动建模的繁琐过程。此外，ReKep可以通过视觉语言模型自动生成，进一步降低了人工干预的需求。

关键设计：ReKep的关键设计包括：1) 使用大型视觉模型（如CLIP）提取图像特征，并使用视觉语言模型（如GPT-3）生成ReKep函数；2) 使用分层优化方法，首先优化机器人的全局运动轨迹，然后优化局部姿态；3) 使用数值优化算法（如L-BFGS）求解机器人动作序列。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ReKep方法可以在轮式单臂平台和固定式双臂平台上成功完成多种操作任务，包括多阶段、野外、双臂和反应式行为等。与传统的基于几何模型的约束表示方法相比，ReKep方法无需特定任务数据或环境模型，并且可以实现实时操作。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人操作任务，如家庭服务、工业自动化、医疗辅助等。通过ReKep，机器人可以更加灵活地适应不同的环境和任务需求，实现更加智能和高效的操作。未来，该方法有望进一步扩展到更复杂的机器人系统和应用场景中。

📄 摘要（原文）

Representing robotic manipulation tasks as constraints that associate the robot and the environment is a promising way to encode desired robot behaviors. However, it remains unclear how to formulate the constraints such that they are 1) versatile to diverse tasks, 2) free of manual labeling, and 3) optimizable by off-the-shelf solvers to produce robot actions in real-time. In this work, we introduce Relational Keypoint Constraints (ReKep), a visually-grounded representation for constraints in robotic manipulation. Specifically, ReKep is expressed as Python functions mapping a set of 3D keypoints in the environment to a numerical cost. We demonstrate that by representing a manipulation task as a sequence of Relational Keypoint Constraints, we can employ a hierarchical optimization procedure to solve for robot actions (represented by a sequence of end-effector poses in SE(3)) with a perception-action loop at a real-time frequency. Furthermore, in order to circumvent the need for manual specification of ReKep for each new task, we devise an automated procedure that leverages large vision models and vision-language models to produce ReKep from free-form language instructions and RGB-D observations. We present system implementations on a wheeled single-arm platform and a stationary dual-arm platform that can perform a large variety of manipulation tasks, featuring multi-stage, in-the-wild, bimanual, and reactive behaviors, all without task-specific data or environment models. Website at https://rekep-robot.github.io/.