Cross-Embodiment Robotic Manipulation Synthesis via Guided Demonstrations through CycleVAE and Human Behavior Transformer

📄 arXiv: 2503.08622v1 📥 PDF

作者: Apan Dastider, Hao Fang, Mingjie Lin

分类: cs.RO

发布日期: 2025-03-11

备注: Under Review in IROS 2025

💡 一句话要点

提出基于CycleVAE和人类行为Transformer的跨具身机器人操作合成方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 跨具身学习 机器人操作 CycleVAE Transformer 人类行为建模 运动规划 无监督学习

📋 核心要点

  1. 现有跨具身机器人操作合成方法在处理复杂任务时，面临数据稀缺和控制器设计困难的挑战。
  2. 该论文提出一种基于CycleVAE和人类行为Transformer的框架，通过模仿人类专家演示实现跨具身操作。
  3. 实验结果表明，该方法能够生成平滑的机器人轨迹，并在复杂任务中优于现有的学习型运动规划算法。

📝 摘要（中文）

针对复杂任务的跨具身机器人操作合成问题，由于缺乏配对的跨具身数据集以及设计复杂控制器的困难，本文提出了一种新颖的跨具身机器人操作算法，该算法结合了CycleVAE和人类行为Transformer。首先，利用无监督的CycleVAE以及双向子空间对齐算法来对齐跨具身之间的潜在运动序列。其次，提出了一种因果人类行为Transformer设计，用于学习人类专家演示的内在运动动力学。在测试阶段，利用所提出的Transformer生成人类专家演示，然后使用CycleVAE对齐，以实现最终的人机操作合成。通过使用灵巧的机器人机械手的广泛实验验证了所提出的算法。结果表明，该算法能够成功生成跨复杂任务的平滑轨迹，优于以往基于学习的机器人运动规划算法。这些结果对执行无监督跨具身对齐和未来的自主机器人设计具有重要意义。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决跨具身机器人操作合成问题，即如何让一个机器人模仿另一个机器人或人类的行为来完成任务，即使它们的物理结构和运动能力不同。现有方法的痛点在于缺乏配对的跨具身数据集，以及难以设计出能够适应不同具身特性的复杂控制器。

核心思路：论文的核心思路是利用人类专家演示作为指导，通过学习人类行为的内在运动动力学，并将其迁移到机器人上。具体来说，首先使用CycleVAE对齐不同具身之间的潜在运动序列，然后利用Transformer学习人类行为的运动模式，最后将学习到的运动模式迁移到机器人上，实现跨具身操作合成。

技术框架：整体框架包含两个主要阶段：1) 跨具身运动序列对齐阶段：使用CycleVAE和双向子空间对齐算法，将人类和机器人的运动数据映射到共享的潜在空间中，实现运动序列的对齐。2) 人类行为学习与迁移阶段：使用因果人类行为Transformer学习人类专家演示的内在运动动力学，然后利用学习到的模型生成人类行为的运动轨迹，并通过CycleVAE将其映射到机器人的运动空间中，最终实现机器人操作合成。

关键创新：论文的关键创新在于结合了CycleVAE和人类行为Transformer，实现了一种无监督的跨具身运动序列对齐和行为迁移方法。CycleVAE用于对齐不同具身的运动数据，而Transformer则用于学习人类行为的运动模式。这种结合使得该方法能够有效地利用人类专家演示，并将其迁移到机器人上，从而实现跨具身操作合成。与现有方法相比，该方法不需要配对的跨具身数据集，并且能够学习到更复杂的运动模式。

关键设计：CycleVAE采用标准的VAE结构，并添加了循环一致性损失，以保证运动序列在不同具身之间的映射关系。人类行为Transformer采用因果自注意力机制，以学习人类行为的运动依赖关系。损失函数包括循环一致性损失、KL散度损失和Transformer的交叉熵损失。双向子空间对齐算法用于进一步优化CycleVAE的潜在空间对齐效果。具体参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够成功生成跨复杂任务的平滑轨迹，并在多个任务上优于现有的基于学习的机器人运动规划算法。具体性能数据未知，但论文强调了其在生成平滑轨迹和处理复杂任务方面的优势。该方法在跨具身操作合成方面取得了显著的进展。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种领域，例如远程机器人操作、人机协作、康复机器人等。通过模仿人类专家的动作，机器人可以完成各种复杂的任务，从而提高工作效率和安全性。此外，该方法还可以用于开发更智能的康复机器人，帮助患者恢复运动能力。未来，该技术有望推动自主机器人的发展，使其能够更好地适应不同的环境和任务。

📄 摘要（原文）

Cross-embodiment robotic manipulation synthesis for complicated tasks is challenging, partially due to the scarcity of paired cross-embodiment datasets and the impediment of designing intricate controllers. Inspired by robotic learning via guided human expert demonstration, we here propose a novel cross-embodiment robotic manipulation algorithm via CycleVAE and human behavior transformer. First, we utilize unsupervised CycleVAE together with a bidirectional subspace alignment algorithm to align latent motion sequences between cross-embodiments. Second, we propose a casual human behavior transformer design to learn the intrinsic motion dynamics of human expert demonstrations. During the test case, we leverage the proposed transformer for the human expert demonstration generation, which will be aligned using CycleVAE for the final human-robotic manipulation synthesis. We validated our proposed algorithm through extensive experiments using a dexterous robotic manipulator with the robotic hand. Our results successfully generate smooth trajectories across intricate tasks, outperforming prior learning-based robotic motion planning algorithms. These results have implications for performing unsupervised cross-embodiment alignment and future autonomous robotics design. Complete video demonstrations of our experiments can be found in https://sites.google.com/view/humanrobots/home.