VertiCoder: Self-Supervised Kinodynamic Representation Learning on Vertically Challenging Terrain

📄 arXiv: 2409.11570v2 📥 PDF

作者: Mohammad Nazeri, Aniket Datar, Anuj Pokhrel, Chenhui Pan, Garrett Warnell, Xuesu Xiao

分类: cs.RO

发布日期: 2024-09-17 (更新: 2025-03-06)

备注: Accepted at ICRA 2025. Code: https://github.com/mhnazeri/VertiCoder

💡 一句话要点

VertiCoder：面向垂直地形的自监督运动学表示学习

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 自监督学习 运动学建模 机器人 垂直地形 Transformer 表示学习 运动规划

📋 核心要点

  1. 现有方法在垂直地形上的机器人运动学建模泛化性不足，易过拟合。
  2. VertiCoder通过自监督学习，利用Transformer学习环境上下文，为多种下游任务提供通用表示。
  3. 实验表明，VertiCoder在多种任务上优于端到端模型，参数量更少，并在真实环境中表现出色。

📝 摘要（中文）

本文提出VertiCoder，一种用于机器人垂直地形移动的自监督表示学习方法。通过相同的预训练过程，VertiCoder能够处理四种不同的下游任务，包括正向运动学学习、逆向运动学学习、行为克隆和patch重建，且仅使用单一表示。VertiCoder利用TransformerEncoder通过随机掩码和next patch重建来学习周围环境的局部上下文。实验结果表明，与专门的端到端模型相比，VertiCoder在所有四个任务上都取得了更好的性能，同时参数量减少了77%。此外，在真实机器人部署中，VertiCoder的性能与最先进的运动学建模和规划方法相当。这些结果突显了VertiCoder在减轻过拟合以及促进跨不同环境背景和车辆运动学下游任务的更鲁棒泛化方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人如何在垂直复杂地形上进行运动学建模和控制的问题。现有方法通常针对特定任务进行端到端训练，泛化能力差，容易在新的地形或任务上过拟合。此外，针对不同任务需要训练不同的模型，效率较低。

核心思路：论文的核心思路是利用自监督学习，学习一种通用的、可迁移的运动学表示。通过预训练一个编码器，使其能够捕捉环境的局部上下文信息，然后将该编码器应用于不同的下游任务，如正向运动学、逆向运动学、行为克隆等。这种方法可以提高模型的泛化能力，并减少对大量标注数据的依赖。

技术框架：VertiCoder的整体框架包括预训练阶段和下游任务微调阶段。在预训练阶段，使用TransformerEncoder作为编码器，输入是机器人周围环境的patches。通过随机掩码和next patch重建任务，让编码器学习环境的局部上下文信息。在下游任务微调阶段，将预训练好的编码器作为特征提取器，然后根据不同的任务添加相应的输出层进行微调。

关键创新：VertiCoder的关键创新在于使用自监督学习来学习通用的运动学表示。与传统的端到端训练方法相比，VertiCoder可以更好地利用未标注数据，提高模型的泛化能力。此外，VertiCoder使用TransformerEncoder来捕捉环境的局部上下文信息，这使得模型能够更好地理解复杂地形的几何结构。

关键设计：VertiCoder的关键设计包括：1) 使用TransformerEncoder作为编码器，捕捉环境的局部上下文信息；2) 使用随机掩码和next patch重建作为自监督学习任务，让编码器学习环境的几何结构；3) 使用相同的预训练编码器处理不同的下游任务，提高模型的泛化能力和效率。具体的参数设置和损失函数细节在论文中有详细描述，例如TransformerEncoder的层数、隐藏层大小、注意力头数等，以及重建损失函数的具体形式。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

VertiCoder在四个下游任务（正向运动学、逆向运动学、行为克隆和patch重建）上均优于专门的端到端模型，且参数量减少了77%。在真实机器人部署中，VertiCoder的性能与最先进的运动学建模和规划方法相当，验证了其在实际应用中的有效性。这些结果表明，VertiCoder能够有效减轻过拟合，并促进跨不同环境背景和车辆运动学下游任务的更鲁棒泛化。

🎯 应用场景

VertiCoder可应用于各种需要在复杂地形上移动的机器人，例如火星探测车、搜救机器人、农业机器人等。该方法能够提高机器人在未知环境中的自主导航能力，降低人工干预的需求，并提升任务完成效率。未来，VertiCoder可以进一步扩展到其他类型的机器人和地形，例如水下机器人和水下环境。

📄 摘要（原文）

We present VertiCoder, a self-supervised representation learning approach for robot mobility on vertically challenging terrain. Using the same pre-training process, VertiCoder can handle four different downstream tasks, including forward kinodynamics learning, inverse kinodynamics learning, behavior cloning, and patch reconstruction with a single representation. VertiCoder uses a TransformerEncoder to learn the local context of its surroundings by random masking and next patch reconstruction. We show that VertiCoder achieves better performance across all four different tasks compared to specialized End-to-End models with 77% fewer parameters. We also show VertiCoder's comparable performance against state-of-the-art kinodynamic modeling and planning approaches in real-world robot deployment. These results underscore the efficacy of VertiCoder in mitigating overfitting and fostering more robust generalization across diverse environmental contexts and downstream vehicle kinodynamic tasks.