GravMAD: Grounded Spatial Value Maps Guided Action Diffusion for Generalized 3D Manipulation

📄 arXiv: 2409.20154v7 📥 PDF

作者: Yangtao Chen, Zixuan Chen, Junhui Yin, Jing Huo, Pinzhuo Tian, Jieqi Shi, Yang Gao

分类: cs.RO

发布日期: 2024-09-30 (更新: 2025-03-16)

备注: ICLR 2025. The first two authors contributed equally

💡 一句话要点

GravMAD：基于空间价值图引导动作扩散的通用3D操作方法

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人操作 动作扩散模型 子目标学习 空间价值图 模仿学习 语言条件 3D操作 泛化能力

📋 核心要点

  1. 现有基于模仿学习的方法在已见过的任务上表现良好，但由于变异性，难以处理新的、未见过的任务。
  2. GravMAD通过将任务分解为子目标，并利用大型基础模型理解任务，结合模仿学习和基础模型的优势，实现更准确的3D环境理解。
  3. GravMAD在RLBench和真实机器人任务上均表现出色，在新任务上性能显著提升，证明了其强大的多任务学习和泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出GravMAD，一个子目标驱动、语言条件下的动作扩散框架，结合了模仿学习和大型基础模型的优势，用于解决机器人执行语言指令和完成多样化3D操作任务的问题。该方法基于语言指令将任务分解为子目标，在训练和推理过程中提供辅助指导。训练阶段，引入子目标关键姿态发现来识别演示中的关键子目标。推理阶段，利用预训练的基础模型弥合差距，识别当前任务的子目标。在两个阶段，从子目标生成GravMaps，为GravMAD提供比固定3D位置更灵活的3D空间指导。在RLBench上的实验表明，GravMAD显著优于现有方法，在新任务上提升28.63%，在训练任务上提升13.36%。在真实机器人任务上的评估进一步表明，GravMAD可以推理真实任务，将它们与相关的视觉信息相关联，并推广到新任务。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于模仿学习的机器人操作方法在处理未见过的任务时泛化能力不足，而直接利用大型基础模型的方法缺乏针对特定任务的学习过程，难以准确理解3D环境，导致执行失败。因此，需要一种能够结合模仿学习和基础模型优势，并具备良好泛化能力的3D操作方法。

核心思路：GravMAD的核心思路是将复杂的3D操作任务分解为一系列子目标，并利用语言指令作为条件，指导机器人逐步实现这些子目标。通过引入空间价值图（GravMaps）作为中间表示，为机器人提供更灵活的3D空间指导，从而提高操作的鲁棒性和泛化能力。

技术框架：GravMAD框架包含训练和推理两个阶段。在训练阶段，首先通过“子目标关键姿态发现”模块从演示数据中提取关键子目标。然后，利用提取的子目标生成GravMaps，并将其作为动作扩散模型的输入，训练模型学习从当前状态到子目标的动作序列。在推理阶段，利用预训练的基础模型识别当前任务的子目标，并生成相应的GravMaps，然后使用训练好的动作扩散模型生成动作序列，控制机器人完成任务。

关键创新：GravMAD的关键创新在于：1) 提出了子目标驱动的动作扩散框架，将复杂任务分解为更易于学习和泛化的子目标；2) 引入了GravMaps作为中间表示，提供了比固定3D位置更灵活的空间指导；3) 利用预训练的基础模型弥合了训练和推理之间的差距，提高了对新任务的泛化能力。

关键设计：在训练阶段，使用交叉熵损失函数来训练子目标关键姿态发现模块，使其能够准确识别演示数据中的关键子目标。动作扩散模型采用U-Net结构，以GravMaps和当前状态作为输入，预测下一步的动作。在推理阶段，使用CLIP模型将语言指令与视觉信息对齐，从而识别当前任务的子目标。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

GravMAD在RLBench基准测试中取得了显著的性能提升。在新任务上，GravMAD的成功率比现有最佳方法提高了28.63%。在训练任务上，GravMAD的成功率也提高了13.36%。此外，在真实机器人任务上的实验表明，GravMAD能够成功地完成各种复杂的3D操作任务，证明了其在真实环境中的可行性和有效性。

🎯 应用场景

GravMAD具有广泛的应用前景，可用于各种需要机器人进行3D操作的场景，例如智能家居、工业自动化、医疗辅助等。该方法能够提高机器人在复杂环境中的操作能力和泛化能力，使其能够更好地服务于人类。未来，可以进一步研究如何将GravMAD与其他感知和规划模块相结合，实现更智能、更自主的机器人操作。

📄 摘要（原文）

Robots' ability to follow language instructions and execute diverse 3D manipulation tasks is vital in robot learning. Traditional imitation learning-based methods perform well on seen tasks but struggle with novel, unseen ones due to variability. Recent approaches leverage large foundation models to assist in understanding novel tasks, thereby mitigating this issue. However, these methods lack a task-specific learning process, which is essential for an accurate understanding of 3D environments, often leading to execution failures. In this paper, we introduce GravMAD, a sub-goal-driven, language-conditioned action diffusion framework that combines the strengths of imitation learning and foundation models. Our approach breaks tasks into sub-goals based on language instructions, allowing auxiliary guidance during both training and inference. During training, we introduce Sub-goal Keypose Discovery to identify key sub-goals from demonstrations. Inference differs from training, as there are no demonstrations available, so we use pre-trained foundation models to bridge the gap and identify sub-goals for the current task. In both phases, GravMaps are generated from sub-goals, providing GravMAD with more flexible 3D spatial guidance compared to fixed 3D positions. Empirical evaluations on RLBench show that GravMAD significantly outperforms state-of-the-art methods, with a 28.63% improvement on novel tasks and a 13.36% gain on tasks encountered during training. Evaluations on real-world robotic tasks further show that GravMAD can reason about real-world tasks, associate them with relevant visual information, and generalize to novel tasks. These results demonstrate GravMAD's strong multi-task learning and generalization in 3D manipulation. Video demonstrations are available at: https://gravmad.github.io.