MoDex: Planning High-Dimensional Dexterous Control via Learning Neural Internal Models
作者: Tong Wu, Shoujie Li, Chuqiao Lyu, Kit-Wa Sou, Wang-Sing Chan, Wenbo Ding
分类: cs.RO
发布日期: 2024-09-17 (更新: 2025-05-11)
备注: 21 pages
💡 一句话要点
MoDex：通过学习神经内部模型规划高维灵巧控制
🎯 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: 灵巧手控制 神经内部模型 双向规划 高维动作空间 机器人学习
📋 核心要点
- 现有方法难以有效控制高维动作空间中的灵巧手，而人类可以轻松完成灵巧任务。
- MoDex框架通过学习神经内部模型来模拟手部动态特性，并采用双向规划方法提高效率。
- 实验表明MoDex在学习新任务时具有数据效率，并且在不同任务之间具有良好的迁移能力。
📝 摘要（中文）
本文提出MoDex，一个受人类行为中内部模型概念启发的框架，将灵巧手视为可学习的系统，旨在解决高维动作空间中手部控制的长期挑战。MoDex包含捕获手部动态特性的神经网络，以及展示训练和规划效率的双向规划方法。该框架可进一步与外部模型集成以操纵手中物体，并与大型语言模型（LLM）集成以生成各种手势，适用于模拟和真实世界。大量实验表明MoDex在学习新任务时具有数据效率，并且在不同任务之间具有可迁移性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决高维动作空间中灵巧手的控制问题。现有方法通常需要大量数据进行训练，且泛化能力有限，难以适应新的任务和环境。此外，如何有效地利用先验知识和经验也是一个挑战。
核心思路：论文的核心思路是借鉴人类的内部模型概念，将灵巧手视为一个可学习的动态系统。通过学习手部的动态特性，可以更好地预测手部的行为，从而实现更有效的控制。双向规划方法则旨在提高训练和规划的效率。
技术框架：MoDex框架主要包含以下几个模块：1) 神经内部模型：使用神经网络来捕获手部的动态特性，包括手部的状态转移和奖励函数。2) 双向规划器：利用神经内部模型进行规划，包括前向规划和反向规划，以找到最优的动作序列。3) 外部模型（可选）：用于与环境进行交互，例如操纵手中的物体。4) 大型语言模型（可选）：用于生成各种手势。整体流程是先训练神经内部模型，然后使用双向规划器进行规划，最后将规划结果应用于实际的手部控制。
关键创新：MoDex的关键创新在于：1) 提出了神经内部模型的概念，将灵巧手视为一个可学习的动态系统。2) 采用了双向规划方法，提高了训练和规划的效率。3) 将MoDex与外部模型和大型语言模型集成，实现了更复杂的手部控制任务。与现有方法相比，MoDex具有更高的数据效率和更好的泛化能力。
关键设计：神经内部模型可以使用各种神经网络结构，例如循环神经网络（RNN）或Transformer。损失函数可以包括状态预测误差、奖励预测误差等。双向规划器可以使用各种优化算法，例如梯度下降或进化算法。具体的参数设置需要根据具体的任务和手部模型进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过大量实验验证了MoDex的有效性。实验结果表明，MoDex在学习新任务时具有较高的数据效率，并且在不同任务之间具有良好的迁移能力。例如，MoDex可以在仅使用少量数据的情况下，学习控制灵巧手完成抓取、旋转等任务。此外，MoDex还可以与大型语言模型集成，生成各种自然的手势。
🎯 应用场景
MoDex具有广泛的应用前景，例如：1) 机器人灵巧操作：可以用于控制机器人手完成各种复杂的任务，例如装配、抓取等。2) 虚拟现实：可以用于生成逼真的手部动画，提高虚拟现实的沉浸感。3) 医疗康复：可以用于辅助患者进行手部康复训练。未来，MoDex有望成为机器人和人工智能领域的重要技术。
📄 摘要（原文）
Controlling hands in high-dimensional action space has been a longstanding challenge, yet humans naturally perform dexterous tasks with ease. In this paper, we draw inspiration from the concept of internal model exhibited in human behavior and reconsider dexterous hands as learnable systems. Specifically, we introduce MoDex, a framework that includes a couple of neural networks (NNs) capturing the dynamical characteristics of hands and a bidirectional planning approach, which demonstrates both training and planning efficiency. To show the versatility of MoDex, we further integrate it with an external model to manipulate in-hand objects and a large language model (LLM) to generate various gestures in both simulation and real world. Extensive experiments on different dexterous hands address the data efficiency in learning a new task and the transferability between different tasks.