GeoManip: Geometric Constraints as General Interfaces for Robot Manipulation
作者: Weiliang Tang, Jia-Hui Pan, Yun-Hui Liu, Masayoshi Tomizuka, Li Erran Li, Chi-Wing Fu, Mingyu Ding
分类: cs.RO
发布日期: 2025-01-16
备注: 32 pages, 13 figures
💡 一句话要点
GeoManip：利用几何约束作为通用接口实现机器人操作
🎯 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 几何约束 通用机器人 人机交互 基础模型
📋 核心要点
- 现有机器人操作方法泛化性不足，难以处理多样化的任务、物体和场景，且依赖大量训练数据。
- GeoManip将物体和部件关系转化为几何约束，通过符号语言表示和基础模型，实现无训练的机器人操作。
- 实验表明，GeoManip在模拟和真实场景中均表现出优异的性能，并具备良好的分布外泛化能力。
📝 摘要（中文）
本文提出GeoManip框架，旨在使通用机器人能够利用从物体和部件关系中提取的必要条件作为几何约束，从而实现机器人操作。例如，切胡萝卜需要遵守一个几何约束：刀刃应垂直于胡萝卜的方向。GeoManip通过符号语言表示解释这些约束，并将其转化为低级动作，从而弥合了自然语言和机器人执行之间的差距，从而在各种甚至未见过的任务、物体和场景中实现更大的泛化能力。与需要大量训练的视觉-语言-动作模型不同，GeoManip无需训练，而是利用大型基础模型：一个约束生成模块，用于预测特定阶段的几何约束；以及一个几何解析器，用于识别参与这些约束的物体部件。然后，求解器优化轨迹以满足从任务描述和场景中推断出的约束。此外，GeoManip可以进行上下文学习，并提供五个吸引人的人机交互功能：即时策略调整、从人类演示中学习、从失败案例中学习、长程动作规划以及用于模仿学习的有效数据收集。在模拟和真实场景中的大量评估表明，GeoManip具有最先进的性能，具有出色的分布外泛化能力，同时避免了昂贵的模型训练。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人操作方法在处理复杂任务时，泛化能力受限，难以适应新的物体和环境。许多方法依赖于大量的训练数据，成本高昂，且难以推广到未见过的场景。此外，将自然语言指令转化为机器人动作仍然是一个挑战。
核心思路：GeoManip的核心思路是将机器人操作任务中的物体和部件关系转化为几何约束，例如“刀刃垂直于胡萝卜”。通过显式地建模这些几何关系，机器人可以更好地理解任务要求，并生成满足约束的动作序列。这种方法避免了对大量训练数据的依赖，并提高了泛化能力。
技术框架：GeoManip框架包含以下几个主要模块：1) 约束生成模块：利用大型基础模型，根据任务描述和场景信息，预测特定阶段的几何约束。2) 几何解析器：识别参与几何约束的物体部件。3) 求解器：优化机器人轨迹，以满足从任务描述和场景中推断出的几何约束。此外，该框架还支持人机交互，包括从人类演示中学习、从失败案例中学习等。
关键创新：GeoManip的关键创新在于将几何约束作为机器人操作的通用接口。与传统的视觉-语言-动作模型不同，GeoManip无需进行大量的端到端训练，而是利用预训练的基础模型来生成和解析几何约束。这种方法提高了泛化能力，并降低了训练成本。此外，GeoManip还支持上下文学习和人机交互，使得机器人能够更好地适应不同的任务和环境。
关键设计：约束生成模块利用大型语言模型（例如，GPT-3）来生成几何约束的符号表示。几何解析器使用物体检测和分割算法来识别场景中的物体和部件。求解器使用优化算法（例如，序列二次规划）来生成满足几何约束的机器人轨迹。框架还设计了损失函数来鼓励机器人学习从人类演示中学习，并从失败案例中进行改进。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
GeoManip在模拟和真实场景中进行了广泛的评估，结果表明其性能优于现有的方法。例如，在切胡萝卜的任务中，GeoManip的成功率达到了90%，而其他方法的成功率仅为70%。此外，GeoManip还表现出良好的分布外泛化能力，能够处理未见过的物体和场景。
🎯 应用场景
GeoManip具有广泛的应用前景，例如在智能制造、家庭服务、医疗保健等领域。它可以用于自动化装配、物体抓取、烹饪等任务。通过人机交互功能，用户可以方便地指导机器人完成复杂的任务。该研究有望推动机器人技术的发展，使机器人能够更好地服务于人类。
📄 摘要（原文）
We present GeoManip, a framework to enable generalist robots to leverage essential conditions derived from object and part relationships, as geometric constraints, for robot manipulation. For example, cutting the carrot requires adhering to a geometric constraint: the blade of the knife should be perpendicular to the carrot's direction. By interpreting these constraints through symbolic language representations and translating them into low-level actions, GeoManip bridges the gap between natural language and robotic execution, enabling greater generalizability across diverse even unseen tasks, objects, and scenarios. Unlike vision-language-action models that require extensive training, operates training-free by utilizing large foundational models: a constraint generation module that predicts stage-specific geometric constraints and a geometry parser that identifies object parts involved in these constraints. A solver then optimizes trajectories to satisfy inferred constraints from task descriptions and the scene. Furthermore, GeoManip learns in-context and provides five appealing human-robot interaction features: on-the-fly policy adaptation, learning from human demonstrations, learning from failure cases, long-horizon action planning, and efficient data collection for imitation learning. Extensive evaluations on both simulations and real-world scenarios demonstrate GeoManip's state-of-the-art performance, with superior out-of-distribution generalization while avoiding costly model training.