Dynamic Non-Prehensile Object Transport via Model-Predictive Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2412.00086v1 📥 PDF

作者: Neel Jawale, Byron Boots, Balakumar Sundaralingam, Mohak Bhardwaj

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2024-11-27

备注: 11 pages

💡 一句话要点

提出基于模型预测强化学习的动态非抓取物体搬运方法

🎯 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: 强化学习 模型预测控制 非抓取操作 机器人服务员 批量强化学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在动态非抓取物体搬运任务中需要大量演示数据，限制了其应用。
  2. 该方法结合批量强化学习和模型预测控制，利用价值函数集成提高鲁棒性。
  3. 实验表明，该方法仅需少量演示即可完成任务，并能泛化到新物体。

📝 摘要（中文）

本文研究了如何从有限的真实世界演示中学习控制机器人机械臂执行动态非抓取物体搬运任务，即“机器人服务员”任务。我们提出了一种将批量强化学习（RL）与模型预测控制（MPC）相结合的方法：首先从演示数据中预训练一个价值函数集成，然后在在线阶段，利用该集成在一个考虑不确定性的MPC方案中，以确保对有限数据覆盖的鲁棒性。我们的方法易于与现成的MPC框架集成，并且能够仅从具有稀疏标记转换的任务空间演示中进行学习，同时利用MPC来确保平滑的关节空间运动和约束满足。通过在Franka Panda机器人上执行机器人服务员任务的大量模拟和真实世界实验，验证了所提出方法的有效性，并展示了从50-100个演示中学习的价值函数的鲁棒部署。此外，我们的方法能够泛化到训练期间未见过的新物体，并且可以改进次优演示。我们相信，这种框架可以减少提供大量演示的负担，并促进机器人机械臂快速训练以执行非抓取操作任务。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人动态非抓取物体搬运问题，特别是“机器人服务员”任务。现有方法通常需要大量的专家演示数据才能训练出鲁棒的控制策略，这在实际应用中是昂贵且耗时的。此外，现有方法难以泛化到新的物体或环境，并且容易受到次优演示的影响。

核心思路：论文的核心思路是将批量强化学习（RL）与模型预测控制（MPC）相结合。通过离线的批量RL从有限的演示数据中学习价值函数，然后利用该价值函数指导在线的MPC规划。价值函数集成用于估计不确定性，从而提高MPC的鲁棒性。这种结合利用了RL的学习能力和MPC的控制精度，能够在数据有限的情况下实现有效的动态操作。

技术框架：整体框架包含两个主要阶段：离线训练阶段和在线控制阶段。在离线训练阶段，使用提供的演示数据训练一个价值函数集成。该集成由多个价值函数组成，每个价值函数都从不同的数据子集或使用不同的初始化进行训练，从而捕获数据中的不确定性。在在线控制阶段，MPC使用价值函数集成来评估候选轨迹，并选择最优轨迹。MPC还考虑了机器人的动力学约束和环境约束，以确保运动的平滑性和安全性。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将批量强化学习与不确定性感知的模型预测控制相结合，从而在有限的演示数据下实现了鲁棒的动态非抓取物体搬运。传统的MPC方法依赖于精确的模型，而RL可以从数据中学习价值函数，从而弥补了模型不确定性带来的问题。价值函数集成的使用进一步提高了鲁棒性，使其能够处理未见过的物体和环境。

关键设计：价值函数集成使用多层感知机（MLP）作为函数逼近器。损失函数包括均方误差损失和正则化项，以防止过拟合。MPC使用二次规划（QP）求解器来优化控制序列。关键参数包括价值函数的学习率、MPC的规划 horizon 和控制频率。论文还使用了稀疏奖励函数，只在任务完成时给予奖励，以鼓励探索。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法仅需50-100个演示即可成功学习动态非抓取物体搬运任务，并且能够泛化到训练期间未见过的新物体。与直接使用演示数据进行模仿学习的方法相比，该方法能够改进次优演示，并实现更高的任务成功率。在真实机器人实验中，该方法表现出良好的鲁棒性和稳定性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于服务机器人、物流自动化、医疗辅助等领域。例如，在餐厅中，机器人可以安全稳定地运送食物和饮料；在仓库中，机器人可以高效地搬运货物；在医院中，机器人可以辅助医生进行手术操作。该方法降低了机器人学习复杂操作的难度，加速了机器人在实际场景中的部署。

📄 摘要（原文）

We investigate the problem of teaching a robot manipulator to perform dynamic non-prehensile object transport, also known as the `robot waiter' task, from a limited set of real-world demonstrations. We propose an approach that combines batch reinforcement learning (RL) with model-predictive control (MPC) by pretraining an ensemble of value functions from demonstration data, and utilizing them online within an uncertainty-aware MPC scheme to ensure robustness to limited data coverage. Our approach is straightforward to integrate with off-the-shelf MPC frameworks and enables learning solely from task space demonstrations with sparsely labeled transitions, while leveraging MPC to ensure smooth joint space motions and constraint satisfaction. We validate the proposed approach through extensive simulated and real-world experiments on a Franka Panda robot performing the robot waiter task and demonstrate robust deployment of value functions learned from 50-100 demonstrations. Furthermore, our approach enables generalization to novel objects not seen during training and can improve upon suboptimal demonstrations. We believe that such a framework can reduce the burden of providing extensive demonstrations and facilitate rapid training of robot manipulators to perform non-prehensile manipulation tasks. Project videos and supplementary material can be found at: https://sites.google.com/view/cvmpc.