Local Policies Enable Zero-shot Long-horizon Manipulation

📄 arXiv: 2410.22332v2 📥 PDF

作者: Murtaza Dalal, Min Liu, Walter Talbott, Chen Chen, Deepak Pathak, Jian Zhang, Ruslan Salakhutdinov

分类: cs.RO, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-10-29 (更新: 2025-03-10)

备注: ICRA 2025 accepted paper. Main Paper 7 pages, 3 tables, 3 figures. Appendix 6 pages, 2 figures, 6 tables

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出ManipGen，利用局部策略实现零样本长时程机器人操作

🎯 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: 机器人操作 Sim2Real 局部策略 零样本学习 长时程任务

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作Sim2Real方法难以模拟复杂接触和生成真实任务分布，限制了泛化能力。
  2. ManipGen利用局部策略，对机器人和物体姿态、技能排序等具有不变性，提升了迁移性能。
  3. 实验表明，ManipGen在模拟和真实环境中均取得了SOTA性能，显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

由于模拟复杂接触和生成真实任务分布的挑战，机器人操作的Sim2Real非常困难。为了解决后一个问题，我们引入了ManipGen，它利用一类新的Sim2Real迁移策略：局部策略。局部性带来了一系列吸引人的特性，包括对绝对机器人和物体姿态、技能排序和全局场景配置的不变性。我们将这些策略与视觉、语言和运动规划的基础模型相结合，并展示了我们的方法在Robosuite基准任务中SOTA的零样本性能（97%）。我们将局部策略从模拟转移到现实，并观察到它们可以解决具有多达8个阶段的、未见过的长时程操作任务，并且具有显著的姿态、物体和场景配置变化。在50个真实世界的操作任务中，ManipGen优于SOTA方法，如SayCan、OpenVLA、LLMTrajGen和VoxPoser，分别提升了36%、76%、62%和60%。

🔬 方法详解

问题定义：现有的机器人操作Sim2Real方法在模拟环境中训练的策略，难以直接迁移到真实世界。主要痛点在于模拟环境难以完美复刻真实世界的复杂接触、物体属性以及任务分布的多样性。这导致策略在真实环境中泛化能力不足，需要大量的真实数据进行微调，成本高昂。

核心思路：论文的核心思路是利用局部策略（Local Policies）来解决Sim2Real的泛化问题。局部策略的关键在于其对全局信息的不敏感性，例如机器人和物体的绝对姿态、技能的执行顺序以及场景的全局配置。通过学习局部策略，模型可以更加关注任务相关的局部特征，从而减少对全局环境的依赖，提高泛化能力。

技术框架：ManipGen的整体框架包含以下几个主要模块：1) 局部策略模块：负责学习和执行局部操作策略。2) 视觉基础模型：用于从图像中提取场景信息。3) 语言模型：用于理解用户指令并将其转化为任务目标。4) 运动规划器：用于生成可行的机器人运动轨迹。整体流程是：首先，用户通过语言指令指定任务目标；然后，语言模型解析指令，视觉模型提取场景信息；接着，局部策略模块根据场景信息和任务目标，选择合适的局部策略并执行；最后，运动规划器生成机器人运动轨迹，驱动机器人完成任务。

关键创新：ManipGen最重要的技术创新在于局部策略的设计和应用。与传统的全局策略相比，局部策略具有更强的泛化能力和鲁棒性。此外，ManipGen还巧妙地结合了视觉、语言和运动规划等多个领域的先进技术，构建了一个完整的机器人操作系统。

关键设计：局部策略的具体实现方式未知，论文中可能没有详细说明。但可以推测，局部策略可能采用模块化的设计，每个模块负责执行特定的局部操作，例如抓取、放置、推动等。这些模块可以根据任务需求进行组合和调整。损失函数的设计也至关重要，可能包含模仿学习损失、强化学习损失以及正则化项，以提高策略的稳定性和泛化能力。网络结构方面，可能采用卷积神经网络（CNN）提取图像特征，循环神经网络（RNN）处理序列数据，以及Transformer网络进行多模态信息融合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ManipGen在Robosuite模拟环境中取得了97%的成功率，达到了SOTA水平。在50个真实世界的操作任务中，ManipGen的性能显著优于现有方法，例如，相比于SayCan、OpenVLA、LLMTrajGen和VoxPoser，分别提升了36%、76%、62%和60%。这些实验结果充分证明了ManipGen的有效性和优越性。

🎯 应用场景

ManipGen具有广泛的应用前景，可用于自动化生产线、仓储物流、家庭服务等领域。例如，在自动化生产线上，ManipGen可以控制机器人完成复杂的装配任务；在仓储物流中，ManipGen可以控制机器人进行货物的分拣和搬运；在家庭服务中，ManipGen可以帮助人们完成家务，提高生活质量。该研究的突破将加速机器人技术在各行各业的普及和应用。

📄 摘要（原文）

Sim2real for robotic manipulation is difficult due to the challenges of simulating complex contacts and generating realistic task distributions. To tackle the latter problem, we introduce ManipGen, which leverages a new class of policies for sim2real transfer: local policies. Locality enables a variety of appealing properties including invariances to absolute robot and object pose, skill ordering, and global scene configuration. We combine these policies with foundation models for vision, language and motion planning and demonstrate SOTA zero-shot performance of our method to Robosuite benchmark tasks in simulation (97%). We transfer our local policies from simulation to reality and observe they can solve unseen long-horizon manipulation tasks with up to 8 stages with significant pose, object and scene configuration variation. ManipGen outperforms SOTA approaches such as SayCan, OpenVLA, LLMTrajGen and VoxPoser across 50 real-world manipulation tasks by 36%, 76%, 62% and 60% respectively. Video results at https://mihdalal.github.io/manipgen/