Object-Centric Dexterous Manipulation from Human Motion Data

📄 arXiv: 2411.04005v1 📥 PDF

作者: Yuanpei Chen, Chen Wang, Yaodong Yang, C. Karen Liu

分类: cs.RO

发布日期: 2024-11-06

备注: 20 pages, 7 figures

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出一种基于人类动作数据的物体中心灵巧操作学习框架，解决人机手部差异问题。

🎯 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: 灵巧操作 机器人学习 人类动作数据 强化学习 层级策略 物体中心表示 轨迹生成

📋 核心要点

  1. 现有机器人灵巧操作方法难以克服人机手部结构差异，导致从人类动作数据学习的策略难以直接迁移。
  2. 提出一种层级策略学习框架，利用人类动作数据生成腕部轨迹，引导机器人学习物体中心的灵巧操作。
  3. 实验表明，该方法在多种物体上表现出优越的性能和泛化能力，并成功迁移到真实机器人系统。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种层级策略学习框架，利用人类手部动作数据训练物体中心的灵巧机器人操作。该方法的核心是一个高层轨迹生成模型，通过大规模人类手部动作捕捉数据集学习，合成以期望物体目标状态为条件的人类手腕运动。在生成的腕部运动的引导下，进一步使用深度强化学习训练一个底层手指控制器，该控制器基于机器人的具体结构，与物体进行物理交互以实现目标。通过对10种家用物品的广泛评估，我们的方法不仅表现出卓越的性能，而且展示了对新颖物体几何形状和目标状态的泛化能力。此外，我们将学习到的策略从仿真转移到真实的双臂灵巧机器人系统，进一步证明了其在现实场景中的适用性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人灵巧操作中，由于人手和机器人手部结构差异巨大，导致难以直接利用人类演示数据进行学习的问题。现有方法通常难以有效弥合这种“具身性差距”，限制了机器人从人类经验中学习的能力。

核心思路：论文的核心思路是将灵巧操作任务分解为两个层次：高层腕部轨迹生成和底层手指控制。高层利用人类动作数据学习生成类似人类的腕部运动轨迹，作为指导信号；底层则通过强化学习训练手指控制器，使其在机器人自身结构约束下，与物体进行交互，最终实现目标。这种分层解耦的方式，降低了直接模仿人类动作的难度，提高了策略的可迁移性。

技术框架：整体框架包含两个主要模块：1) 腕部轨迹生成模型：使用大规模人类手部动作捕捉数据集训练，以期望的物体目标状态为条件，生成类似人类的腕部运动轨迹。该模型可以采用变分自编码器（VAE）或生成对抗网络（GAN）等生成模型实现。2) 手指控制器：使用深度强化学习算法（如PPO、SAC等）训练，以生成的腕部轨迹为引导，控制机器人的手指与物体进行交互，最终达到目标状态。环境模拟器用于提供训练数据和评估策略性能。

关键创新：论文的关键创新在于将人类动作数据用于生成腕部轨迹，而不是直接模仿人类的手指动作。这种物体中心的表示方法，能够有效解耦人手和机器人手部的结构差异，使得学习到的策略更容易迁移到不同的机器人平台上。此外，分层策略学习框架也提高了学习效率和策略的鲁棒性。

关键设计：腕部轨迹生成模型的设计需要考虑如何有效地编码人类动作数据，并将其与物体目标状态关联起来。可以使用时间卷积网络（TCN）或循环神经网络（RNN）等序列模型来处理时间序列数据。强化学习部分，需要仔细设计奖励函数，以鼓励机器人完成任务并避免不期望的行为。例如，可以设置稀疏奖励，只有当物体达到目标状态时才给予奖励，或者使用形状奖励，逐步引导机器人完成任务。此外，探索策略的选择（如ε-greedy、高斯噪声等）也会影响学习效果。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在10种不同的家用物品上取得了显著的成功，并且能够泛化到新的物体几何形状和目标状态。与基线方法相比，该方法在成功率和效率方面均有显著提升。更重要的是，学习到的策略成功地从仿真环境迁移到真实的双臂灵巧机器人系统，验证了该方法在实际应用中的可行性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要灵巧操作的场景，如智能制造、医疗手术、家庭服务等。例如，在智能制造中，机器人可以利用该方法完成精密零件的组装；在医疗手术中，可以辅助医生进行微创手术；在家庭服务中，可以帮助人们完成各种家务劳动。该研究有望推动机器人灵巧操作技术的发展，使其更加智能化和实用化。

📄 摘要（原文）

Manipulating objects to achieve desired goal states is a basic but important skill for dexterous manipulation. Human hand motions demonstrate proficient manipulation capability, providing valuable data for training robots with multi-finger hands. Despite this potential, substantial challenges arise due to the embodiment gap between human and robot hands. In this work, we introduce a hierarchical policy learning framework that uses human hand motion data for training object-centric dexterous robot manipulation. At the core of our method is a high-level trajectory generative model, learned with a large-scale human hand motion capture dataset, to synthesize human-like wrist motions conditioned on the desired object goal states. Guided by the generated wrist motions, deep reinforcement learning is further used to train a low-level finger controller that is grounded in the robot's embodiment to physically interact with the object to achieve the goal. Through extensive evaluation across 10 household objects, our approach not only demonstrates superior performance but also showcases generalization capability to novel object geometries and goal states. Furthermore, we transfer the learned policies from simulation to a real-world bimanual dexterous robot system, further demonstrating its applicability in real-world scenarios. Project website: https://cypypccpy.github.io/obj-dex.github.io/.