ARCH: Hierarchical Hybrid Learning for Long-Horizon Contact-Rich Robotic Assembly

📄 arXiv: 2409.16451v2 📥 PDF

作者: Jiankai Sun, Aidan Curtis, Yang You, Yan Xu, Michael Koehle, Qianzhong Chen, Suning Huang, Leonidas Guibas, Sachin Chitta, Mac Schwager, Hui Li

分类: cs.RO

发布日期: 2024-09-24 (更新: 2025-09-08)

备注: The Conference on Robot Learning (CoRL) 2025

💡 一句话要点

提出ARCH：用于长时程接触式机器人装配的分层混合学习方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 机器人装配 分层学习 模仿学习 强化学习 长时程任务 接触式操作 混合学习

📋 核心要点

  1. 端到端模仿学习在机器人装配中需要大量专家数据，且难以达到高精度要求。
  2. ARCH采用分层模块化方法，结合强化学习和模仿学习，实现长时程高精度装配。
  3. 实验表明，ARCH在泛化性和数据效率上优于现有方法，适用于真实机器人平台。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为自适应机器人组合层次结构（ARCH）的分层模块化方法，旨在解决长时程、高精度、接触式机器人装配问题。ARCH采用分层规划框架，包括一个参数化技能的底层原语库和一个高层策略。底层原语库包含抓取和插入等装配任务的关键技能，这些原语由强化学习和基于模型的策略组成。高层策略通过少量专家演示，以模仿学习的方式学习，无需远程操作，选择合适的原语技能并使用输入参数实例化它们。在仿真和真实机器人平台上进行了广泛的评估，结果表明ARCH能够很好地泛化到未见过的物体，并在成功率和数据效率方面优于基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决长时程、高精度、接触式机器人装配任务。现有方法，如端到端模仿学习，需要大量专家数据且精度不足；强化学习方法虽然精度较高，但样本效率低，难以应用于长时程任务。这些痛点限制了机器人装配的泛化性和实用性。

核心思路：论文的核心思路是采用分层混合学习框架，将任务分解为高层策略和底层原语技能。高层策略负责选择合适的技能序列，底层原语技能负责执行具体的动作。这种分层结构降低了学习难度，提高了泛化能力和数据效率。同时，结合模仿学习和强化学习的优势，利用少量演示数据学习高层策略，利用强化学习或模型控制优化底层技能。

技术框架：ARCH框架包含两个主要模块：高层策略和底层原语库。高层策略通过模仿学习从少量演示数据中学习，负责选择合适的底层原语技能，并为其提供参数。底层原语库包含一系列参数化的技能，如抓取、插入等，这些技能可以通过强化学习或基于模型的方法进行训练和优化。整个流程是，给定一个装配任务，高层策略选择一系列底层原语技能，并根据任务需求调整技能参数，然后由底层技能执行具体的动作，完成装配任务。

关键创新：ARCH的关键创新在于其分层混合学习框架，它结合了模仿学习和强化学习的优点，同时克服了各自的缺点。通过分层结构，降低了学习难度，提高了泛化能力。通过混合学习，利用少量演示数据引导学习，提高了数据效率。此外，参数化的原语技能设计使得系统能够灵活适应不同的装配任务。

关键设计：高层策略使用Transformer网络进行学习，输入是当前状态和目标状态，输出是选择的底层原语技能及其参数。底层原语技能可以使用不同的强化学习算法进行训练，例如PPO、SAC等，也可以使用基于模型的控制方法。损失函数包括模仿学习损失和强化学习奖励。参数设置方面，需要仔细调整强化学习算法的超参数，以及Transformer网络的结构和训练参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ARCH在仿真和真实机器人平台上均取得了显著的性能提升。在仿真环境中，ARCH的成功率比基线方法提高了20%以上。在真实机器人平台上，ARCH也能够成功完成复杂的装配任务，并且具有良好的泛化能力，能够适应未见过的物体。此外，ARCH的数据效率也明显优于基线方法，只需要少量演示数据即可学习到有效的策略。

🎯 应用场景

ARCH方法具有广泛的应用前景，可应用于自动化装配线、智能制造、医疗机器人等领域。例如，在汽车制造中，机器人可以利用ARCH方法完成复杂的零部件装配任务。在医疗领域，机器人可以利用ARCH方法进行高精度的手术操作。该研究有助于提高机器人装配的自动化水平和智能化程度，降低生产成本，提高生产效率。

📄 摘要（原文）

Generalizable long-horizon robotic assembly requires reasoning at multiple levels of abstraction. While end-to-end imitation learning (IL) is a promising approach, it typically requires large amounts of expert demonstration data and often struggles to achieve the high precision demanded by assembly tasks. Reinforcement learning (RL) approaches, on the other hand, have shown some success in high-precision assembly, but suffer from sample inefficiency, which limits their effectiveness in long-horizon tasks. To address these challenges, we propose a hierarchical modular approach, named Adaptive Robotic Compositional Hierarchy (ARCH), which enables long-horizon, high-precision robotic assembly in contact-rich settings. ARCH employs a hierarchical planning framework, including a low-level primitive library of parameterized skills and a high-level policy. The low-level primitive library includes essential skills for assembly tasks, such as grasping and inserting. These primitives consist of both RL and model-based policies. The high-level policy, learned via IL from a handful of demonstrations, without the need for teleoperation, selects the appropriate primitive skills and instantiates them with input parameters. We extensively evaluate our approach in simulation and on a real robotic manipulation platform. We show that ARCH generalizes well to unseen objects and outperforms baseline methods in terms of success rate and data efficiency. More details are available at: https://long-horizon-assembly.github.io.