MOSAIC: A Skill-Centric Algorithmic Framework for Long-Horizon Manipulation Planning
作者: Itamar Mishani, Yorai Shaoul, Maxim Likhachev
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-04-23 (更新: 2025-11-11)
备注: Under review. Project page: https://skill-mosaic.github.io
💡 一句话要点
MOSAIC：一种面向技能的长程操作规划算法框架
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 长程操作规划 技能学习 机器人控制 物理模拟 多向搜索
📋 核心要点
- 长程操作规划面临着技能序列空间巨大、中间步骤不明显的挑战，传统增量方法难以有效探索。
- MOSAIC通过构建“能力岛屿”和“连接器”技能，将规划重点放在技能有效区域，提升规划效率。
- 实验表明，MOSAIC在模拟和真实机器人场景中，能够有效解决复杂的长程操作任务。
📝 摘要（中文）
利用预定义技能集规划长程操作运动是机器人学中的一个核心挑战；高效地解决这个问题可以使通用机器人通过灵活地组合通用技能来处理新的任务。该问题的解决方案存在于参数化技能序列的无限广阔空间中——在这个空间中，常见的增量方法难以找到具有非显而易见中间步骤的序列。一些方法在较低维度的符号空间中进行推理，这些空间更易于探索，但可能很脆弱且构建起来很费力。在这项工作中，我们介绍了一种以技能为中心的多向规划方法MOSAIC，它通过利用物理模拟来估计技能执行结果，从而推理出要使用哪些技能以及它们最有可能成功的地方，从而应对这些挑战。具体来说，MOSAIC采用了两个互补的技能族：生成器，用于识别技能有效性的“能力岛屿”，以及连接器，用于通过解决边值问题来连接这些技能轨迹。通过将规划工作集中在高能力区域，MOSAIC有效地发现了基于物理的解决方案。我们通过模拟和现实世界中的复杂长程问题证明了其有效性，使用了包括生成扩散模型、运动规划算法和特定于操作的模型在内的各种技能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决长程操作规划问题，即如何有效地组合一系列预定义的技能，使机器人完成复杂的任务。现有方法，如增量式规划，在巨大的参数化技能序列空间中搜索效率低下，难以找到非显而易见的中间步骤。而基于符号空间的方法虽然搜索空间较小，但构建过程繁琐且容易出错。
核心思路：MOSAIC的核心思路是将规划过程聚焦于技能有效性高的区域，即“能力岛屿”。通过识别这些区域，并利用“连接器”技能将它们连接起来，从而构建完整的操作序列。这种方法避免了在整个状态空间中盲目搜索，提高了规划效率和鲁棒性。
技术框架：MOSAIC框架包含两个主要的技能族：生成器（Generators）和连接器（Connectors）。生成器负责识别“能力岛屿”，即技能能够有效执行并达到预期结果的状态空间区域。连接器则负责在不同的“能力岛屿”之间建立连接，通过解决边值问题，找到从一个岛屿到另一个岛屿的过渡路径。整个规划过程是多方向的，即从多个“能力岛屿”同时开始搜索，最终找到完整的解决方案。
关键创新：MOSAIC的关键创新在于其以技能为中心的规划方式，以及对“能力岛屿”的利用。与传统的基于状态空间的规划方法不同，MOSAIC直接在技能空间中进行搜索，并通过物理模拟来评估技能的有效性。这种方法能够更有效地利用先验知识，并减少搜索空间。
关键设计：MOSAIC使用物理模拟来估计技能的执行结果，从而判断技能是否有效。生成器技能可以使用各种方法实现，包括生成扩散模型、运动规划算法和特定于操作的模型。连接器技能通常需要解决一个边值问题，即找到一条从起始状态到目标状态的轨迹。具体的参数设置和算法选择取决于具体的任务和技能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在模拟和真实机器人场景中验证了MOSAIC的有效性。实验结果表明，MOSAIC能够成功解决复杂的长程操作任务，例如将物体放置到狭窄的空间中。与传统的规划方法相比，MOSAIC能够更有效地找到解决方案，并具有更好的鲁棒性。具体性能数据和对比基线在论文中有详细描述。
🎯 应用场景
MOSAIC框架具有广泛的应用前景，可用于各种机器人操作任务，例如装配、抓取、放置等。它能够使机器人更灵活地组合通用技能，从而适应新的任务和环境。该研究的实际价值在于提高机器人的自主性和适应性，使其能够更好地服务于人类。未来，MOSAIC可以进一步扩展到更复杂的任务和更广泛的机器人平台。
📄 摘要（原文）
Planning long-horizon manipulation motions using a set of predefined skills is a central challenge in robotics; solving it efficiently could enable general-purpose robots to tackle novel tasks by flexibly composing generic skills. Solutions to this problem lie in an infinitely vast space of parameterized skill sequences -- a space where common incremental methods struggle to find sequences that have non-obvious intermediate steps. Some approaches reason over lower-dimensional, symbolic spaces, which are more tractable to explore but may be brittle and are laborious to construct. In this work, we introduce MOSAIC, a skill-centric, multi-directional planning approach that targets these challenges by reasoning about which skills to employ and where they are most likely to succeed, by utilizing physics simulation to estimate skill execution outcomes. Specifically, MOSAIC employs two complementary skill families: Generators, which identify ``islands of competence'' where skills are demonstrably effective, and Connectors, which link these skill-trajectories by solving boundary value problems. By focusing planning efforts on regions of high competence, MOSAIC efficiently discovers physically-grounded solutions. We demonstrate its efficacy on complex long-horizon problems in both simulation and the real world, using a diverse set of skills including generative diffusion models, motion planning algorithms, and manipulation-specific models. Visit skill-mosaic.github.io for demonstrations and examples.