DexTrack: Towards Generalizable Neural Tracking Control for Dexterous Manipulation from Human References
作者: Xueyi Liu, Jianibieke Adalibieke, Qianwei Han, Yuzhe Qin, Li Yi
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG
发布日期: 2025-02-13
备注: Accepted to ICLR 2025. Website: https://meowuu7.github.io/DexTrack/ Code: https://github.com/Meowuu7/DexTrack/ Video: https://youtu.be/zru1Z-DaiWE
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
DexTrack：基于人类参考的通用灵巧操作神经跟踪控制
🎯 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) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 灵巧操作 神经控制 模仿学习 强化学习 数据飞轮 同伦优化 机器人控制 轨迹跟踪
📋 核心要点
- 现有灵巧操作控制方法依赖于特定任务奖励或精确系统模型，泛化性和鲁棒性不足。
- 提出一种基于大规模人类参考跟踪演示训练神经控制器的方法，通过数据飞轮迭代提升性能。
- 结合强化学习、模仿学习和同伦优化，在模拟和真实环境中验证了控制器的泛化能力，成功率提升超过10%。
📝 摘要（中文）
本文旨在解决从人类参考中开发通用灵巧操作神经跟踪控制器的问题。该控制器旨在管理灵巧机器人手，以根据人类-物体交互运动学定义的目的来操作各种物体。开发这种控制器的难点在于灵巧操作复杂的接触动力学，以及对适应性、泛化性和鲁棒性的需求。现有的强化学习和轨迹优化方法通常因依赖于特定任务的奖励或精确的系统模型而不足。我们提出了一种方法，该方法整理大规模成功的机器人跟踪演示，包括人类参考和机器人动作对，以训练神经控制器。利用数据飞轮，我们迭代地提高控制器的性能，以及成功跟踪演示的数量和质量。我们利用现有的跟踪演示，并仔细地整合强化学习和模仿学习，以提高控制器在动态环境中的性能。同时，为了获得高质量的跟踪演示，我们通过在同伦优化方法中利用学习到的跟踪控制器来单独优化每个轨迹的跟踪。同伦优化模仿了思维链，有助于解决具有挑战性的轨迹跟踪问题，从而增加演示的多样性。我们通过训练一个通用的神经控制器并在模拟和真实世界中对其进行评估来展示我们的成功。与领先的基线相比，我们的方法在成功率方面提高了 10% 以上。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决灵巧机器人手在复杂动态环境中，如何根据人类的动作参考，实现对各种物体的通用、鲁棒和自适应的跟踪控制问题。现有方法，如强化学习和轨迹优化，通常需要针对特定任务设计奖励函数或依赖精确的系统模型，难以泛化到新的物体和任务上。
核心思路：论文的核心思路是通过模仿学习，从大量人类操作的成功演示中学习机器人手的控制策略。为了克服模仿学习中数据偏差和探索不足的问题，论文采用数据飞轮机制，迭代地收集和优化演示数据，并结合强化学习来提升控制器的鲁棒性和泛化能力。
技术框架：整体框架包含三个主要模块：1) 数据收集：收集人类操作的机器人手跟踪演示数据。2) 控制器训练：使用收集到的数据，通过模仿学习和强化学习训练神经控制器。3) 演示优化：利用学习到的控制器，通过同伦优化方法生成更高质量的跟踪演示，用于下一轮的控制器训练。数据飞轮机制贯穿整个流程，不断提升控制器性能和数据质量。
关键创新：论文的关键创新在于数据飞轮机制和同伦优化方法的结合。数据飞轮机制能够迭代地提升控制器性能和数据质量，克服了模仿学习中数据偏差的问题。同伦优化方法模仿了思维链，能够有效地解决具有挑战性的轨迹跟踪问题，增加了演示数据的多样性。
关键设计：论文使用神经网络作为控制器的模型，输入包括人类的动作参考和机器人的状态信息，输出为机器人手的控制指令。损失函数包括模仿学习损失和强化学习奖励。同伦优化方法通过逐步改变优化目标，将复杂的轨迹跟踪问题分解为一系列简单的子问题，从而更容易找到最优解。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在模拟和真实环境中均取得了显著的性能提升。与领先的基线方法相比，该方法在成功率方面提高了10%以上，证明了其在通用灵巧操作控制方面的有效性和优越性。同时，数据飞轮机制和同伦优化方法的结合也为解决类似问题提供了新的思路。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要灵巧操作的机器人任务，例如：工业自动化中的精密装配、医疗手术中的辅助操作、家庭服务中的物品抓取等。通过学习人类的操作经验，机器人能够更好地适应复杂和动态的环境，提高操作效率和安全性，最终实现更智能、更自主的机器人系统。
📄 摘要（原文）
We address the challenge of developing a generalizable neural tracking controller for dexterous manipulation from human references. This controller aims to manage a dexterous robot hand to manipulate diverse objects for various purposes defined by kinematic human-object interactions. Developing such a controller is complicated by the intricate contact dynamics of dexterous manipulation and the need for adaptivity, generalizability, and robustness. Current reinforcement learning and trajectory optimization methods often fall short due to their dependence on task-specific rewards or precise system models. We introduce an approach that curates large-scale successful robot tracking demonstrations, comprising pairs of human references and robot actions, to train a neural controller. Utilizing a data flywheel, we iteratively enhance the controller's performance, as well as the number and quality of successful tracking demonstrations. We exploit available tracking demonstrations and carefully integrate reinforcement learning and imitation learning to boost the controller's performance in dynamic environments. At the same time, to obtain high-quality tracking demonstrations, we individually optimize per-trajectory tracking by leveraging the learned tracking controller in a homotopy optimization method. The homotopy optimization, mimicking chain-of-thought, aids in solving challenging trajectory tracking problems to increase demonstration diversity. We showcase our success by training a generalizable neural controller and evaluating it in both simulation and real world. Our method achieves over a 10% improvement in success rates compared to leading baselines. The project website with animated results is available at https://meowuu7.github.io/DexTrack/.