STDArm: Transferring Visuomotor Policies From Static Data Training to Dynamic Robot Manipulation
作者: Yifan Duan, Heng Li, Yilong Wu, Wenhao Yu, Xinran Zhang, Yedong Shen, Jianmin Ji, Yanyong Zhang
分类: cs.RO
发布日期: 2025-04-26
备注: 10 pages, 8 figures, accepted by RSS 2025
💡 一句话要点
STDArm：将静态数据训练的策略迁移到动态机器人操作
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 视觉运动策略 动态机器人操作 迁移学习 动作校正 运动扰动补偿
📋 核心要点
- 现有视觉运动策略在动态环境中部署面临高质量数据收集、平台运动和处理延迟影响以及计算资源有限等挑战。
- STDArm通过实时动作校正框架，包括动作管理、运动扰动补偿和在线延迟估计，实现静态策略向动态平台的迁移。
- 实验表明，STDArm能够在机器人运动过程中实时补偿平台运动扰动，同时保持原始策略的操作能力，达到厘米级的操作精度。
📝 摘要（中文）
针对四足机器人和无人机等移动机器人平台在动态环境中部署视觉运动策略的需求，本文提出了STDArm系统，旨在将静态条件下训练的策略直接迁移到动态平台，无需大量修改。STDArm的核心是一个实时动作校正框架，包含：(1) 提高控制频率并保持时间一致性的动作管理器；(2) 利用轻量级预测网络补偿运动扰动的稳定器；(3) 用于校准系统参数的在线延迟估计模块。实验结果表明，STDArm在移动操作任务中实现了厘米级的精度。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法难以将静态环境下训练的视觉运动策略直接应用于动态移动机器人平台，主要痛点在于平台运动带来的扰动、系统延迟以及有限的计算资源，导致策略性能显著下降。需要解决如何在动态环境下保持策略的精度和稳定性。
核心思路：STDArm的核心思路是通过一个实时动作校正框架，对平台运动带来的扰动进行补偿，并校准系统延迟，从而使静态训练的策略能够适应动态环境。该框架旨在解耦策略学习和动态环境适应，降低了策略训练的难度。
技术框架：STDArm系统包含三个主要模块：(1) 动作管理器：提高控制频率并保持时间一致性，确保动作执行的平滑性。(2) 稳定器：利用轻量级预测网络预测平台运动带来的扰动，并进行补偿，以稳定机器人的操作。(3) 在线延迟估计模块：实时估计系统延迟，并校准相关参数，以提高系统的响应速度和精度。整体流程是，动作管理器接收策略输出的动作，稳定器对动作进行校正，然后将校正后的动作发送给机器人执行。
关键创新：STDArm的关键创新在于其实时动作校正框架，该框架能够有效地补偿平台运动带来的扰动，并校准系统延迟，从而使静态训练的策略能够直接应用于动态环境。与现有方法相比，STDArm无需对原始策略进行大量修改或重新训练，降低了部署成本和难度。
关键设计：稳定器中的轻量级预测网络是关键设计之一，该网络需要足够小，以满足移动平台的计算资源限制，同时需要足够准确，以有效地预测平台运动带来的扰动。在线延迟估计模块的设计也至关重要，需要能够实时准确地估计系统延迟，并进行校准。具体的网络结构、损失函数和参数设置在论文中可能包含更详细的信息（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，STDArm能够在多种移动平台上实现厘米级的操作精度，验证了其有效性。具体而言，STDArm在机器人运动过程中能够实时补偿平台运动扰动，同时保持原始策略的操作能力。论文在不同类型的机器人手臂、移动平台和任务上进行了全面的评估，证明了STDArm的泛化能力。
🎯 应用场景
STDArm具有广泛的应用前景，例如在四足机器人、无人机等移动平台上进行精确操作，可用于物流配送、灾害救援、环境监测等领域。该研究降低了动态机器人操作的开发难度，加速了相关技术的落地应用，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Recent advances in mobile robotic platforms like quadruped robots and drones have spurred a demand for deploying visuomotor policies in increasingly dynamic environments. However, the collection of high-quality training data, the impact of platform motion and processing delays, and limited onboard computing resources pose significant barriers to existing solutions. In this work, we present STDArm, a system that directly transfers policies trained under static conditions to dynamic platforms without extensive modifications. The core of STDArm is a real-time action correction framework consisting of: (1) an action manager to boost control frequency and maintain temporal consistency, (2) a stabilizer with a lightweight prediction network to compensate for motion disturbances, and (3) an online latency estimation module for calibrating system parameters. In this way, STDArm achieves centimeter-level precision in mobile manipulation tasks. We conduct comprehensive evaluations of the proposed STDArm on two types of robotic arms, four types of mobile platforms, and three tasks. Experimental results indicate that the STDArm enables real-time compensation for platform motion disturbances while preserving the original policy's manipulation capabilities, achieving centimeter-level operational precision during robot motion.