Grammarization-Based Grasping with Deep Multi-Autoencoder Latent Space Exploration by Reinforcement Learning Agent

📄 arXiv: 2411.08566v2 📥 PDF

作者: Leonidas Askianakis

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2024-11-13 (更新: 2024-11-19)

备注: Submitted for review at IEEE ICRA 2025

💡 一句话要点

提出基于语法化的深度多自编码器潜在空间探索强化学习抓取框架

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

关键词: 机器人抓取 强化学习 自编码器 潜在空间 语法化 PoWER算法 深度学习

📋 核心要点

  1. 机器人抓取面临着物体几何形状、材料属性和环境因素的多样性挑战，需要有效的适应性。
  2. 该方法使用多个自编码器将高维特征压缩到共享潜在空间，简化了抓取任务，并加速了强化学习过程。
  3. 实验结果表明，该方法在抓取成功率和适应性方面表现出色，仿真实验中适应性提升超过35%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的机器人抓取框架，该框架基于将高维目标和夹爪特征压缩到公共潜在空间中的思想，并使用一组自编码器实现。该方法通过使用三个分别用于目标、夹爪以及融合它们的潜在表示的自编码器来简化抓取。这使得强化学习（RL）智能体能够在探索新环境的初始阶段以及非零样本抓取尝试中获得更高的学习率。智能体探索第三个自编码器的潜在空间，以获得更好的抓取质量，而无需显式重建对象。通过在RL训练过程中实施PoWER算法，智能体策略的更新将通过奖励加权的潜在空间中的扰动来进行。成功的探索有效地约束了位置和姿态的完整性，以实现可行的抓取执行。我们在各种对象上评估了我们的系统，证明了以最小的计算开销实现高抓取成功率。仿真实验表明，该方法将RL智能体的适应性提高了35%以上。

🔬 方法详解

问题定义：机器人抓取任务在非结构化环境中面临巨大挑战，因为需要适应各种物体几何形状、材料属性和环境因素。现有的方法可能难以有效地处理高维数据，并且在新的环境中学习速度较慢。

核心思路：本文的核心思路是将高维的目标和夹爪特征压缩到一个共享的低维潜在空间中，利用自编码器学习数据的有效表示。通过在潜在空间中进行探索和学习，可以简化抓取策略的学习过程，并提高对新环境的适应性。

技术框架：该框架包含三个主要的自编码器：一个用于目标特征，一个用于夹爪特征，第三个用于融合前两者的潜在表示。强化学习智能体在第三个自编码器的潜在空间中进行探索，以寻找最佳的抓取姿态。PoWER算法用于在奖励加权的潜在空间中更新智能体的策略。

关键创新：该方法的主要创新在于使用多个自编码器来学习目标和夹爪的联合潜在表示，并通过强化学习在潜在空间中进行抓取策略的优化。这种方法避免了直接在高维空间中进行学习，从而提高了学习效率和泛化能力。与现有方法相比，该方法能够更快地适应新的环境，并实现更高的抓取成功率。

关键设计：使用了三个独立的自编码器分别处理目标、夹爪以及融合后的潜在表示。强化学习算法采用了PoWER算法，通过奖励加权的潜在空间扰动来更新策略。具体的网络结构和损失函数等细节未在摘要中明确说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在各种对象上实现了高抓取成功率，并且计算开销最小。仿真实验表明，该方法将强化学习智能体的适应性提高了35%以上。这些结果表明，该方法在机器人抓取任务中具有显著的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人抓取场景，例如工业自动化、物流分拣、家庭服务机器人等。通过提高机器人对不同物体和环境的适应性，可以实现更高效、更可靠的自动化操作，降低人工成本，并提高生产效率。该技术还有潜力应用于医疗机器人领域，辅助医生进行手术操作。

📄 摘要（原文）

Grasping by a robot in unstructured environments is deemed a critical challenge because of the requirement for effective adaptation to a wide variation in object geometries, material properties, and other environmental factors. In this paper, we propose a novel framework for robotic grasping based on the idea of compressing high-dimensional target and gripper features in a common latent space using a set of autoencoders. Our approach simplifies grasping by using three autoencoders dedicated to the target, the gripper, and a third one that fuses their latent representations. This allows the RL agent to achieve higher learning rates at the initial stages of exploration of a new environment, as well as at non-zero shot grasp attempts. The agent explores the latent space of the third autoencoder for better quality grasp without explicit reconstruction of objects. By implementing the PoWER algorithm into the RL training process, updates on the agent's policy will be made through the perturbation in the reward-weighted latent space. The successful exploration efficiently constrains both position and pose integrity for feasible executions of grasps. We evaluate our system on a diverse set of objects, demonstrating the high success rate in grasping with minimum computational overhead. We found that approach enhances the adaptation of the RL agent by more than 35 % in simulation experiments.