Embodiment-Agnostic Action Planning via Object-Part Scene Flow

📄 arXiv: 2409.10032v1 📥 PDF

作者: Weiliang Tang, Jia-Hui Pan, Wei Zhan, Jianshu Zhou, Huaxiu Yao, Yun-Hui Liu, Masayoshi Tomizuka, Mingyu Ding, Chi-Wing Fu

分类: cs.RO

发布日期: 2024-09-16

备注: 8 pages, 7 figures

💡 一句话要点

提出基于物体部件场景流的机器人动作规划方法，实现与具体机器人无关的策略。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 机器人动作规划 场景流预测 物体部件操作 机器人泛化 模仿学习

📋 核心要点

  1. 现有机器人动作规划方法依赖于特定机器人数据，泛化能力差，难以适应不同机器人。
  2. 通过预测物体部件的场景流，提取与机器人无关的变换序列，从而实现对不同机器人的动作规划。
  3. 实验表明，该方法在虚拟和真实环境中均优于现有方法，且能从人类演示中学习。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种通过生成3D物体部件场景流并提取其变换来解决不同机器人动作轨迹规划问题的方法。该方法的核心思想是理解目标物体在末端执行器操纵其相关部件时的运动。与基于特定机器人数据训练的策略不同，该方法不依赖于特定机器人，可以推广到不同的机器人上，并且能够从人类演示中学习。该方法包含三个组成部分：用于定位末端执行器操纵部件的物体部件预测器、用于预测未来RGBD视频的RGBD视频生成器以及用于提取与机器人无关的变换序列并解决不同机器人轨迹的轨迹规划器。在没有轨迹数据的视频上训练，该方法在MetaWorld和Franka-Kitchen虚拟环境中分别显著优于现有方法27.7%和26.2%。此外，我们进行了真实世界的实验，表明我们的策略，仅通过人类演示训练，可以部署到各种机器人上。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人动作规划方法通常依赖于特定机器人的数据进行训练，导致泛化能力较差，难以适应不同的机器人。此外，这些方法往往难以理解物体运动的本质，而是直接学习机器人动作，缺乏对环境和物体交互的理解。

核心思路：本文的核心思路是通过预测物体部件的场景流来理解物体运动，并从中提取与机器人无关的变换序列。这种方法将机器人动作规划问题转化为物体运动预测问题，从而避免了对特定机器人的依赖，提高了泛化能力。通过理解物体运动，可以更好地适应不同的环境和任务。

技术框架：该方法包含三个主要模块：1) 物体部件预测器：用于定位末端执行器需要操纵的物体部件。2) RGBD视频生成器：用于预测未来的RGBD视频，从而模拟物体运动。3) 轨迹规划器：用于从预测的场景流中提取与机器人无关的变换序列，并根据特定机器人的运动学模型生成轨迹。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将机器人动作规划问题转化为物体部件场景流的预测问题。通过预测物体运动，而不是直接学习机器人动作，该方法实现了与机器人无关的动作规划，提高了泛化能力。此外，该方法还能够从人类演示中学习，进一步提高了其适应性和实用性。

关键设计：物体部件预测器可能采用基于深度学习的目标检测或分割模型。RGBD视频生成器可能采用生成对抗网络（GAN）或变分自编码器（VAE）等模型，以生成逼真的未来视频。轨迹规划器可能采用优化算法或强化学习方法，以根据提取的变换序列生成平滑的机器人轨迹。损失函数可能包括场景流预测误差、物体运动一致性损失等。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

该方法在MetaWorld和Franka-Kitchen虚拟环境中分别显著优于现有方法27.7%和26.2%。真实世界实验表明，仅通过人类演示训练的策略可以成功部署到各种机器人上，验证了该方法的泛化能力和实用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如装配、抓取、操作工具等。由于其与机器人无关的特性，可以快速部署到不同的机器人平台上，降低了机器人应用开发的成本。此外，该方法还可以应用于虚拟现实和增强现实等领域，用于模拟物体运动和交互。

📄 摘要（原文）

Observing that the key for robotic action planning is to understand the target-object motion when its associated part is manipulated by the end effector, we propose to generate the 3D object-part scene flow and extract its transformations to solve the action trajectories for diverse embodiments. The advantage of our approach is that it derives the robot action explicitly from object motion prediction, yielding a more robust policy by understanding the object motions. Also, beyond policies trained on embodiment-centric data, our method is embodiment-agnostic, generalizable across diverse embodiments, and being able to learn from human demonstrations. Our method comprises three components: an object-part predictor to locate the part for the end effector to manipulate, an RGBD video generator to predict future RGBD videos, and a trajectory planner to extract embodiment-agnostic transformation sequences and solve the trajectory for diverse embodiments. Trained on videos even without trajectory data, our method still outperforms existing works significantly by 27.7% and 26.2% on the prevailing virtual environments MetaWorld and Franka-Kitchen, respectively. Furthermore, we conducted real-world experiments, showing that our policy, trained only with human demonstration, can be deployed to various embodiments.