MuST: Multi-Head Skill Transformer for Long-Horizon Dexterous Manipulation with Skill Progress

📄 arXiv: 2502.02753v1 📥 PDF

作者: Kai Gao, Fan Wang, Erica Aduh, Dylan Randle, Jane Shi

分类: cs.RO

发布日期: 2025-02-04

备注: Accepted by ICRA 2025 (2025 IEEE International Conference on Robotics & Automation)

💡 一句话要点

提出MuST：用于长时程灵巧操作的多头技能Transformer

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 灵巧操作 长时程任务 机器人控制 技能学习 Transformer 运动原语 多头注意力

📋 核心要点

  1. 长时程灵巧操作任务对机器人而言极具挑战，现有方法难以有效学习和执行复杂多变的动作序列。
  2. MuST模型通过学习和链接多个运动原语（技能），并引入“进度值”来引导技能执行，从而实现复杂动作序列的有效执行。
  3. 在模拟和真实环境中的实验表明，MuST显著提升了机器人执行长时程灵巧操作任务的能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为多头技能Transformer (MuST) 的新型框架，旨在解决机器人拣选和包装任务中灵巧操作技能学习的挑战。这些任务需要机器人具备重排物体以获得良好抓取姿势，或放置和推动物品以实现紧密包装等能力。MuST模型学习并按顺序链接多个运动原语（技能），使机器人能够有效地执行复杂的动作序列。MuST为每个技能引入了一个“进度值”，引导机器人执行下一个技能，并确保技能之间的平滑过渡。此外，该模型能够扩展其技能集并有效地管理各种子任务序列。在模拟和真实环境中的大量实验表明，MuST显著提高了机器人执行长时程灵巧操作任务的能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人灵巧操作任务中，如何有效地学习和执行长时程、复杂动作序列的问题。现有方法在处理此类任务时，往往难以应对动作的多样性和复杂性，以及技能之间的平滑过渡。

核心思路：论文的核心思路是将复杂的长时程任务分解为一系列可学习的运动原语（技能），并通过Transformer模型学习这些技能之间的依赖关系和执行顺序。引入“进度值”来指导技能的执行，确保技能之间的平滑过渡，从而实现对复杂任务的有效控制。

技术框架：MuST模型的核心是一个多头技能Transformer。整体流程如下：首先，将环境状态输入到模型中；然后，模型预测下一个要执行的技能以及该技能的进度值；接着，机器人执行该技能；最后，环境状态更新，重复以上步骤直到任务完成。模型包含多个head，每个head负责学习不同的技能。

关键创新：MuST的关键创新在于：1) 使用Transformer模型学习技能之间的依赖关系，能够更好地处理长时程任务；2) 引入“进度值”来指导技能的执行，确保技能之间的平滑过渡；3) 模型具有可扩展性，能够方便地添加新的技能。

关键设计：MuST使用多头注意力机制来学习技能之间的依赖关系。损失函数包括技能预测损失和进度值预测损失。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，但摘要中未提供具体数值，因此未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在模拟和真实环境中进行了大量实验，验证了MuST模型的有效性。实验结果表明，MuST模型能够显著提高机器人执行长时程灵巧操作任务的能力。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提及，因此未知。但摘要强调了MuST在提升机器人操作能力方面的显著效果。

🎯 应用场景

MuST模型在机器人拣选、包装、装配等领域具有广泛的应用前景。它可以应用于自动化生产线，提高生产效率和产品质量。此外，该模型还可以应用于服务机器人领域，例如帮助老年人或残疾人完成日常生活中的各种任务。未来，MuST有望成为机器人灵巧操作领域的重要技术。

📄 摘要（原文）

Robot picking and packing tasks require dexterous manipulation skills, such as rearranging objects to establish a good grasping pose, or placing and pushing items to achieve tight packing. These tasks are challenging for robots due to the complexity and variability of the required actions. To tackle the difficulty of learning and executing long-horizon tasks, we propose a novel framework called the Multi-Head Skill Transformer (MuST). This model is designed to learn and sequentially chain together multiple motion primitives (skills), enabling robots to perform complex sequences of actions effectively. MuST introduces a "progress value" for each skill, guiding the robot on which skill to execute next and ensuring smooth transitions between skills. Additionally, our model is capable of expanding its skill set and managing various sequences of sub-tasks efficiently. Extensive experiments in both simulated and real-world environments demonstrate that MuST significantly enhances the robot's ability to perform long-horizon dexterous manipulation tasks.