SRSA: Skill Retrieval and Adaptation for Robotic Assembly Tasks

📄 arXiv: 2503.04538v1 📥 PDF

作者: Yijie Guo, Bingjie Tang, Iretiayo Akinola, Dieter Fox, Abhishek Gupta, Yashraj Narang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-03-06

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

SRSA：面向机器人装配任务的技能检索与自适应框架

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人装配 技能检索 迁移学习 强化学习 零样本学习 任务自适应 物理仿真

📋 核心要点

  1. 机器人数据高效地学习新任务是一个长期存在的挑战，尤其是在需要精确控制的接触式装配任务中。
  2. SRSA框架通过预测技能库中技能在新任务上的迁移成功率，从而选择最相关的技能进行微调，提升学习效率。
  3. 实验表明，SRSA在成功率、稳定性和样本效率方面均优于基线方法，并在真实机器人上取得了良好的部署效果。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为SRSA（Skill Retrieval and Skill Adaptation）的框架，旨在利用预先存在的技能库，高效地学习新的机器人装配任务。该框架的核心思想是，在新的任务上零样本成功率更高的技能，更适合在该任务上进行快速有效的微调。为此，SRSA预测技能库中所有技能在新任务上的迁移成功率，并利用该预测来指导技能检索过程。该框架通过联合捕捉物体几何、物理动力学和专家动作的特征来表示任务，从而高效地学习迁移成功率预测器。实验结果表明，SRSA显著优于现有方法，在检索和微调未见过的任务时，成功率相对提升19%，随机种子间的标准差降低2.6倍，达到令人满意的成功率所需的样本量减少2.4倍。此外，在仿真环境中通过SRSA训练的策略在真实世界中部署时，平均成功率达到90%。

🔬 方法详解

问题定义：现有的机器人学习方法在通用抓取和放置操作上取得了很大进展，但在接触式装配任务中仍然面临挑战，尤其是在数据效率方面。现有的方法难以有效地利用先前经验，特别是从相关任务中收集的转移数据，来快速适应新的装配任务。

核心思路：SRSA的核心思路是，如果一个技能在新的装配任务上表现出更高的零样本成功率，那么这个技能就更适合作为微调的起点。通过预测技能库中每个技能在新任务上的迁移成功率，可以选择最合适的技能进行微调，从而提高学习效率和最终性能。

技术框架：SRSA框架包含以下几个主要模块：1) 技能库：包含预先训练好的各种装配任务的技能策略。2) 任务表征模块：提取物体几何、物理动力学和专家动作的特征，用于表示任务。3) 迁移成功率预测器：基于任务表征，预测技能库中每个技能在新任务上的迁移成功率。4) 技能检索模块：根据迁移成功率预测结果，选择最合适的技能。5) 技能自适应模块：对检索到的技能进行微调，使其适应新的装配任务。

关键创新：SRSA的关键创新在于提出了一种基于迁移成功率预测的技能检索方法。与以往直接使用或微调技能的方法不同，SRSA能够根据新任务的特点，选择最相关的技能进行微调，从而提高学习效率和最终性能。此外，SRSA还提出了一种联合捕捉物体几何、物理动力学和专家动作特征的任务表征方法，能够更全面地描述装配任务的特点。

关键设计：任务表征模块使用多模态特征融合，包括点云几何特征、动力学参数（如摩擦系数）以及专家示教轨迹。迁移成功率预测器采用神经网络结构，输入是任务表征，输出是技能库中每个技能的迁移成功率。损失函数采用回归损失，目标是最小化预测的迁移成功率与实际迁移成功率之间的差异。技能自适应模块使用强化学习算法（如PPO）进行微调。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SRSA在未见过的装配任务上，相比基线方法，成功率相对提升19%，随机种子间的标准差降低2.6倍，达到令人满意的成功率所需的样本量减少2.4倍。此外，在仿真环境中训练的策略在真实世界中部署时，平均成功率达到90%，验证了SRSA的有效性和泛化能力。

🎯 应用场景

SRSA框架可应用于各种机器人装配场景，例如电子产品组装、汽车零部件装配、航空航天设备装配等。通过利用预先存在的技能库，SRSA可以显著降低新任务的学习成本，提高机器人装配的效率和灵活性。该研究对于推动机器人自动化在制造业中的应用具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Enabling robots to learn novel tasks in a data-efficient manner is a long-standing challenge. Common strategies involve carefully leveraging prior experiences, especially transition data collected on related tasks. Although much progress has been made for general pick-and-place manipulation, far fewer studies have investigated contact-rich assembly tasks, where precise control is essential. We introduce SRSA (Skill Retrieval and Skill Adaptation), a novel framework designed to address this problem by utilizing a pre-existing skill library containing policies for diverse assembly tasks. The challenge lies in identifying which skill from the library is most relevant for fine-tuning on a new task. Our key hypothesis is that skills showing higher zero-shot success rates on a new task are better suited for rapid and effective fine-tuning on that task. To this end, we propose to predict the transfer success for all skills in the skill library on a novel task, and then use this prediction to guide the skill retrieval process. We establish a framework that jointly captures features of object geometry, physical dynamics, and expert actions to represent the tasks, allowing us to efficiently learn the transfer success predictor. Extensive experiments demonstrate that SRSA significantly outperforms the leading baseline. When retrieving and fine-tuning skills on unseen tasks, SRSA achieves a 19% relative improvement in success rate, exhibits 2.6x lower standard deviation across random seeds, and requires 2.4x fewer transition samples to reach a satisfactory success rate, compared to the baseline. Furthermore, policies trained with SRSA in simulation achieve a 90% mean success rate when deployed in the real world. Please visit our project webpage https://srsa2024.github.io/.