FLEX: A Framework for Learning Robot-Agnostic Force-based Skills Involving Sustained Contact Object Manipulation

📄 arXiv: 2503.13418v1 📥 PDF

作者: Shijie Fang, Wenchang Gao, Shivam Goel, Christopher Thierauf, Matthias Scheutz, Jivko Sinapov

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-03-17

备注: Accepted at IEEE-ICRA-2025

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

FLEX框架：学习机器人无关的力控技能，用于持续接触的物体操作

🎯 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)

关键词: 力控 机器人操作 强化学习 物体中心 策略迁移

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作方法，如机器人中心强化学习，泛化性差，需要大量训练，难以适应不同物体和机器人平台。
  2. FLEX框架通过在力空间学习物体中心的操作策略，解耦机器人与物体，简化动作空间，提高训练效率和泛化能力。
  3. 实验表明，FLEX框架在训练效率上优于现有方法一个数量级，并成功迁移到不同机器人平台和真实环境中。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的框架，用于学习物体中心的力空间操作策略，从而将机器人与物体解耦。该方法直接对物体的选定区域施加力，简化了动作空间，减少了不必要的探索，并降低了仿真开销。通过在少量代表性物体上进行仿真训练，该方法能够捕获物体动力学（例如关节配置），从而使策略能够有效地推广到新的、未见过的物体。将这些策略与机器人特定的动力学解耦，可以直接转移到不同的机器人平台（例如Kinova、Panda、UR5），而无需重新训练。评估表明，该方法显著优于基线方法，与其他最先进的方法相比，训练效率提高了超过一个数量级。此外，在力空间中操作增强了策略在不同机器人平台和物体类型之间的可转移性。我们进一步展示了该方法在真实机器人环境中的适用性。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在学习持续接触的物体操作（例如，推、滑动）和具有铰接部件的物体（例如，抽屉、门）时面临挑战。机器人中心强化学习、模仿学习和混合技术需要大量的训练数据，并且难以泛化到不同的物体和机器人平台。这些方法通常依赖于机器人自身的运动学和动力学模型，导致策略难以迁移。

核心思路：FLEX框架的核心思路是在力空间中学习物体中心的操作策略。通过直接对物体的特定区域施加力，而不是控制机器人的关节运动，该方法将机器人与物体解耦。这种解耦使得策略可以更容易地泛化到不同的机器人平台和物体类型。

技术框架：FLEX框架包含以下主要阶段：1) 在仿真环境中，使用强化学习训练物体中心的力控策略。2) 策略以物体为中心，学习如何通过施加力来完成特定任务。3) 训练好的策略可以无需重新训练直接部署到不同的机器人平台上。该框架利用力作为控制信号，避免了对机器人具体运动学和动力学的依赖。

关键创新：FLEX框架最重要的创新在于其物体中心的力控策略学习方法。与传统的机器人中心方法相比，FLEX框架能够更好地捕获物体动力学，并实现更好的泛化能力和迁移性。通过在力空间中进行操作，该方法简化了动作空间，减少了不必要的探索，并降低了仿真开销。

关键设计：FLEX框架的关键设计包括：1) 使用力作为动作空间，直接控制物体受力。2) 在仿真环境中训练策略，并使用少量代表性物体进行训练以提高泛化能力。3) 策略网络结构未知，但目标是学习从物体状态到力的映射关系。4) 损失函数的设计需要考虑任务目标，例如，推动物体到目标位置。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FLEX框架在训练效率上显著优于基线方法，实现了超过一个数量级的提升。此外，该框架成功地将策略从仿真环境迁移到真实机器人平台，并在不同的机器人平台上实现了良好的性能。这些结果表明，FLEX框架具有很强的泛化能力和迁移性，能够有效地解决现有方法面临的挑战。

🎯 应用场景

FLEX框架具有广泛的应用前景，可用于各种需要持续接触的物体操作任务，例如装配、拆卸、清洁、维护等。该框架可以应用于工业机器人、服务机器人等领域，提高机器人的操作效率和灵活性。此外，该框架还可以用于开发更智能、更自主的机器人系统，使其能够更好地适应复杂和动态的环境。

📄 摘要（原文）

Learning to manipulate objects efficiently, particularly those involving sustained contact (e.g., pushing, sliding) and articulated parts (e.g., drawers, doors), presents significant challenges. Traditional methods, such as robot-centric reinforcement learning (RL), imitation learning, and hybrid techniques, require massive training and often struggle to generalize across different objects and robot platforms. We propose a novel framework for learning object-centric manipulation policies in force space, decoupling the robot from the object. By directly applying forces to selected regions of the object, our method simplifies the action space, reduces unnecessary exploration, and decreases simulation overhead. This approach, trained in simulation on a small set of representative objects, captures object dynamics -- such as joint configurations -- allowing policies to generalize effectively to new, unseen objects. Decoupling these policies from robot-specific dynamics enables direct transfer to different robotic platforms (e.g., Kinova, Panda, UR5) without retraining. Our evaluations demonstrate that the method significantly outperforms baselines, achieving over an order of magnitude improvement in training efficiency compared to other state-of-the-art methods. Additionally, operating in force space enhances policy transferability across diverse robot platforms and object types. We further showcase the applicability of our method in a real-world robotic setting. For supplementary materials and videos, please visit: https://tufts-ai-robotics-group.github.io/FLEX/