DIRIGENt: End-To-End Robotic Imitation of Human Demonstrations Based on a Diffusion Model

📄 arXiv: 2501.16800v1 📥 PDF

作者: Josua Spisak, Matthias Kerzel, Stefan Wermter

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-01-28

💡 一句话要点

DIRIGENt：基于扩散模型的端到端机器人模仿学习，实现从人类演示到机器人动作的直接生成。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人模仿学习 扩散模型 端到端学习 人类演示 关节值生成

📋 核心要点

  1. 现有机器人教学方法效率低下，难以充分利用人类演示的直观性。
  2. DIRIGENt利用扩散模型，直接从人类演示的RGB图像生成机器人的关节值，实现端到端模仿。
  3. 实验结果表明，DIRIGENt在关节值生成任务中优于现有方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

人形机器人技术取得了显著进展，不断涌现出新的技能，涵盖导航到操作等领域。然而，这些能力的教学方法通常效率低下。为了提高机器人教学效率，本文提出了一种有效的人类教学机制：演示教学。我们介绍了一种名为DIRIGENt（DIrect Robotic Imitation GENeration model）的新型端到端扩散方法，该方法直接从观察人类演示中生成关节值，使机器人能够在没有任何人与机器人之间现有映射的情况下模仿这些动作。我们创建了一个数据集，其中人类模仿机器人，然后使用收集的数据来训练扩散模型，使机器人能够模仿人类。本文的核心贡献在于三个方面：首先，我们构建了一个包含人类和机器人姿势自然配对的新数据集，使得我们的方法能够准确地模仿人类，尽管它们之间存在解剖结构差异。其次，我们模型的扩散输入缓解了冗余关节配置的挑战，限制了搜索空间。最后，我们从感知到行动的端到端架构提高了学习能力。通过实验分析，我们表明，结合这三个方面，DIRIGENt在从RGB图像生成关节值方面优于现有的最先进方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人模仿学习中，如何高效地将人类演示迁移到机器人上的问题。现有方法通常需要手动设计映射关系或复杂的中间表示，效率低且泛化性差。此外，人类和机器人之间存在解剖结构差异，直接模仿具有挑战性。

核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型学习人类演示到机器人关节值的直接映射。通过构建包含人类和机器人姿势配对的数据集，训练扩散模型，使其能够根据人类的RGB图像生成对应的机器人关节值。扩散模型能够有效地处理高维空间中的复杂分布，并缓解冗余关节配置带来的搜索空间问题。

技术框架：DIRIGENt采用端到端的架构，直接从人类演示的RGB图像生成机器人的关节值。整体流程包括：1) 数据收集：构建人类模仿机器人的数据集，包含RGB图像和对应的机器人关节值。2) 模型训练：使用收集的数据训练扩散模型，学习从RGB图像到关节值的映射。3) 动作生成：给定人类演示的RGB图像，扩散模型生成对应的机器人关节值，驱动机器人执行动作。

关键创新：DIRIGENt的关键创新在于：1) 构建了包含人类和机器人姿势配对的数据集，弥合了人类和机器人之间的解剖结构差异。2) 采用扩散模型直接生成关节值，避免了手动设计映射关系或中间表示的复杂性。3) 实现了从感知到行动的端到端学习，提高了学习能力和泛化性。

关键设计：论文中关于扩散模型的具体参数设置、损失函数以及网络结构等技术细节未知。数据集构建方面，如何保证人类和机器人姿势的对应关系，以及如何处理数据中的噪声和异常值，是关键的设计考虑。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DIRIGENt在关节值生成任务中取得了显著的性能提升，优于现有的最先进方法。具体的性能数据和对比基线未知，但论文强调了DIRIGENt在处理人类和机器人之间解剖结构差异方面的优势，以及扩散模型在缓解冗余关节配置方面的作用。

🎯 应用场景

DIRIGENt技术可应用于各种机器人教学场景，例如工业机器人、服务机器人和人形机器人。通过观察人类演示，机器人可以快速学习新的技能，提高工作效率和适应性。该技术还可以用于远程操作和虚拟现实等领域，实现人机协作和远程控制。

📄 摘要（原文）

There has been substantial progress in humanoid robots, with new skills continuously being taught, ranging from navigation to manipulation. While these abilities may seem impressive, the teaching methods often remain inefficient. To enhance the process of teaching robots, we propose leveraging a mechanism effectively used by humans: teaching by demonstrating. In this paper, we introduce DIRIGENt (DIrect Robotic Imitation GENeration model), a novel end-to-end diffusion approach that directly generates joint values from observing human demonstrations, enabling a robot to imitate these actions without any existing mapping between it and humans. We create a dataset in which humans imitate a robot and then use this collected data to train a diffusion model that enables a robot to imitate humans. The following three aspects are the core of our contribution. First is our novel dataset with natural pairs between human and robot poses, allowing our approach to imitate humans accurately despite the gap between their anatomies. Second, the diffusion input to our model alleviates the challenge of redundant joint configurations, limiting the search space. And finally, our end-to-end architecture from perception to action leads to an improved learning capability. Through our experimental analysis, we show that combining these three aspects allows DIRIGENt to outperform existing state-of-the-art approaches in the field of generating joint values from RGB images.