KiloBot: A Programming Language for Deploying Perception-Guided Industrial Manipulators at Scale
作者: Wei Gao, Jingqiang Wang, Xinv Zhu, Jun Zhong, Yue Shen, Youshuang Ding
分类: cs.RO, cs.AI, cs.PL
发布日期: 2024-09-05
💡 一句话要点
KiloBot：一种用于大规模部署感知引导工业机器人的编程语言
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 领域特定语言 工业机器人 感知引导 任务与运动规划 机器人编程
📋 核心要点
- 传统工业机器人难以处理非结构化环境，而感知引导的机器人部署面临集成复杂和扩展性差的挑战。
- 论文提出一种领域特定语言（DSL），简化任务与运动规划问题的构建和求解，并支持灵活的控制流程定制。
- 该DSL结合图形化编程前端，使非编程人员也能快速掌握，并在大规模实际部署中验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种用于感知引导工业机器人应用的领域特定语言（DSL），旨在解决传统方法在部署大规模机器人工作站时面临的难题。与传统的离线轨迹复现工业机器人不同，感知引导的应用需要在线行为规划。虽然使用Python等通用语言进行脚本编写在少量机器人和应用中可行，但当扩展到数千个机器人工作站时变得难以管理。该DSL提供了一个易于访问的接口，用于构建和解决实际应用中重要的任务与运动规划（TAMP）问题子类，并提供了一种灵活的控制流机制，以实现集成并满足不同工业应用的定制需求。结合直观的图形化编程前端，该DSL主要供没有传统编程语言经验的机器操作员使用。经过数小时的培训，操作员就能够使用该DSL编排复杂的操纵行为。广泛的实际部署证明了该方法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：传统工业机器人难以适应非结构化环境，需要感知系统的辅助。然而，将感知算法集成到机器人控制中，并大规模部署（例如，超过10000个机器人工作站）是一项复杂的任务。使用通用编程语言（如Python）进行脚本编写虽然可行，但在大规模部署时会变得难以维护和扩展，无法满足不同客户的定制化需求。
核心思路：论文的核心思路是设计一种领域特定语言（DSL），该语言专门针对感知引导的工业机器人应用。DSL提供高级抽象，简化任务与运动规划（TAMP）问题的构建和求解，并提供灵活的控制流机制，以便集成不同的感知算法和满足定制化需求。通过降低编程复杂性，DSL使得没有编程经验的操作员也能快速上手，从而实现大规模部署。
技术框架：KiloBot DSL的技术框架包含以下几个主要部分：1) DSL编译器：将DSL代码编译成机器人可执行的指令。2) 任务与运动规划模块：提供构建和求解TAMP问题的接口。3) 控制流引擎：执行机器人控制指令，并与感知系统和其他外部设备进行交互。4) 图形化编程前端：提供直观的用户界面，方便操作员编写DSL代码。整个流程是操作员通过图形化界面编写DSL代码，DSL编译器将代码编译成机器人指令，控制流引擎执行指令，并与感知系统交互，最终控制机器人完成任务。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种专门针对感知引导工业机器人应用的DSL。与通用编程语言相比，DSL提供了更高层次的抽象，简化了任务与运动规划问题的构建和求解，并提供了灵活的控制流机制，以便集成不同的感知算法和满足定制化需求。此外，DSL结合图形化编程前端，降低了编程门槛，使得没有编程经验的操作员也能快速上手。
关键设计：DSL的关键设计包括：1) TAMP问题描述：DSL提供了一组预定义的动作和约束，用于描述任务与运动规划问题。2) 控制流机制：DSL支持条件语句、循环语句和函数调用等控制流结构，以便实现复杂的机器人行为。3) 感知系统集成：DSL提供了一组接口，用于与不同的感知系统进行交互，例如，获取图像、识别物体等。4) 错误处理机制：DSL提供了一组错误处理机制，以便在机器人执行过程中出现错误时进行处理。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该DSL已在超过2000个客户站点的10000多个机器人工作站上进行了实际部署，证明了其有效性。经过数小时的培训，没有编程经验的操作员就能够使用该DSL编排复杂的操纵行为。这些实际部署数据表明，该DSL能够显著降低感知引导机器人系统的部署成本和复杂性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于各种需要感知引导的工业机器人应用场景，例如，自动化装配、物料搬运、质量检测等。通过降低编程复杂性，该DSL使得更多企业能够部署感知引导的机器人系统，从而提高生产效率和降低成本。未来，该DSL可以进一步扩展到其他类型的机器人应用，例如，服务机器人、医疗机器人等。
📄 摘要（原文）
We would like industrial robots to handle unstructured environments with cameras and perception pipelines. In contrast to traditional industrial robots that replay offline-crafted trajectories, online behavior planning is required for these perception-guided industrial applications. Aside from perception and planning algorithms, deploying perception-guided manipulators also requires substantial effort in integration. One approach is writing scripts in a traditional language (such as Python) to construct the planning problem and perform integration with other algorithmic modules & external devices. While scripting in Python is feasible for a handful of robots and applications, deploying perception-guided manipulation at scale (e.g., more than 10000 robot workstations in over 2000 customer sites) becomes intractable. To resolve this challenge, we propose a Domain-Specific Language (DSL) for perception-guided manipulation applications. To scale up the deployment,our DSL provides: 1) an easily accessible interface to construct & solve a sub-class of Task and Motion Planning (TAMP) problems that are important in practical applications; and 2) a mechanism to implement flexible control flow to perform integration and address customized requirements of distinct industrial application. Combined with an intuitive graphical programming frontend, our DSL is mainly used by machine operators without coding experience in traditional programming languages. Within hours of training, operators are capable of orchestrating interesting sophisticated manipulation behaviors with our DSL. Extensive practical deployments demonstrate the efficacy of our method.