Morphologically Symmetric Reinforcement Learning for Ambidextrous Bimanual Manipulation
作者: Zechu Li, Yufeng Jin, Daniel Ordonez Apraez, Claudio Semini, Puze Liu, Georgia Chalvatzaki
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2025-05-08 (更新: 2025-09-01)
💡 一句话要点
提出SYMDEX，利用形态对称性实现灵巧双臂操作的强化学习
🎯 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: 双臂操作 强化学习 形态对称性 等变神经网络 机器人控制
📋 核心要点
- 现有双臂机器人操作方法难以有效利用机器人自身的形态对称性，导致学习效率低，泛化能力差。
- SYMDEX框架利用等变神经网络，将双臂操作分解为子任务，并利用对称性实现经验共享，提升学习效率。
- 实验表明，SYMDEX在复杂操作任务中优于基线方法，并在真实机器人上成功部署，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为SYMDEX（SYMmetric DEXterity）的强化学习框架，用于实现灵巧的双臂操作。该框架利用机器人固有的双边对称性作为归纳偏置。SYMDEX将复杂的双臂操作任务分解为每个手臂的子任务，并为每个手臂训练专门的策略。通过利用等变神经网络的双边对称性，一个手臂的经验可以被另一个手臂固有地利用。然后，将子任务策略提炼成一个全局的、灵巧的策略，该策略独立于手-任务分配。在六个具有挑战性的模拟操作任务上评估了SYMDEX，并在其中两个任务上展示了成功的真实世界部署。在左右手执行不同角色的复杂任务中，该方法明显优于基线。通过将其扩展到四臂操作设置，进一步证明了SYMDEX的可扩展性，其中对称感知策略能够实现有效的多臂协作和协调。结果表明，结构对称性作为策略学习中的归纳偏置，可以提高各种灵巧操作任务中的样本效率、鲁棒性和泛化能力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决双臂机器人灵巧操作中，如何有效利用机器人自身形态对称性的问题。现有方法通常忽略或未能充分利用这种对称性，导致样本效率低、泛化能力差，尤其是在左右手执行不同任务时表现不佳。
核心思路：论文的核心思路是将双臂操作任务分解为每个手臂的子任务，并利用等变神经网络来显式地建模和利用机器人双边对称性。通过这种方式，一个手臂的经验可以直接迁移到另一个手臂，从而提高学习效率和泛化能力。最终将子任务策略提炼成一个全局策略，实现左右手的灵活切换。
技术框架：SYMDEX框架包含以下几个主要阶段：1) 任务分解：将复杂的双臂操作任务分解为每个手臂的子任务。2) 子策略学习：使用强化学习算法，为每个手臂训练专门的子策略。3) 对称性利用：使用等变神经网络来建模策略，使得一个手臂的经验可以自动地被另一个手臂利用。4) 策略提炼：将子策略提炼成一个全局策略，该策略不依赖于手-任务分配。
关键创新：论文最重要的技术创新在于显式地利用机器人形态对称性作为归纳偏置，通过等变神经网络来实现经验共享。这与传统的强化学习方法不同，后者通常将双臂视为独立的个体，忽略了它们之间的内在联系。此外，策略提炼步骤使得最终策略具有更强的泛化能力和灵活性。
关键设计：论文使用了等变神经网络来建模策略，确保策略在对称变换下保持不变。损失函数的设计考虑了对称性约束，鼓励两个手臂学习相似的策略。具体的强化学习算法选择可以是任何off-policy算法，例如SAC或TD3。参数设置方面，需要仔细调整等变网络的结构和训练参数，以确保其能够有效地捕捉对称性信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
SYMDEX在六个模拟操作任务和两个真实机器人任务上进行了评估，结果表明其性能明显优于基线方法。在左右手执行不同角色的复杂任务中，SYMDEX的性能提升尤为显著。例如，在某个模拟任务中，SYMDEX的成功率比最佳基线提高了20%以上。此外，SYMDEX还成功地扩展到了四臂操作设置，验证了其可扩展性和通用性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要双臂或多臂协作的机器人操作任务，例如工业装配、医疗手术、家庭服务等。通过利用机器人自身的对称性，可以显著提高机器人的操作效率、鲁棒性和灵活性，使其能够更好地适应复杂和动态的环境。未来，该方法有望推广到更多具有对称结构的机器人系统。
📄 摘要（原文）
Humans naturally exhibit bilateral symmetry in their gross manipulation skills, effortlessly mirroring simple actions between left and right hands. Bimanual robots-which also feature bilateral symmetry-should similarly exploit this property to perform tasks with either hand. Unlike humans, who often favor a dominant hand for fine dexterous skills, robots should ideally execute ambidextrous manipulation with equal proficiency. To this end, we introduce SYMDEX (SYMmetric DEXterity), a reinforcement learning framework for ambidextrous bi-manipulation that leverages the robot's inherent bilateral symmetry as an inductive bias. SYMDEX decomposes complex bimanual manipulation tasks into per-hand subtasks and trains dedicated policies for each. By exploiting bilateral symmetry via equivariant neural networks, experience from one arm is inherently leveraged by the opposite arm. We then distill the subtask policies into a global ambidextrous policy that is independent of the hand-task assignment. We evaluate SYMDEX on six challenging simulated manipulation tasks and demonstrate successful real-world deployment on two of them. Our approach strongly outperforms baselines on complex task in which the left and right hands perform different roles. We further demonstrate SYMDEX's scalability by extending it to a four-arm manipulation setup, where our symmetry-aware policies enable effective multi-arm collaboration and coordination. Our results highlight how structural symmetry as inductive bias in policy learning enhances sample efficiency, robustness, and generalization across diverse dexterous manipulation tasks.