Learning Sequential Kinematic Models from Demonstrations for Multi-Jointed Articulated Objects

📄 arXiv: 2505.06363v1 📥 PDF

作者: Anmol Gupta, Weiwei Gu, Omkar Patil, Jun Ki Lee, Nakul Gopalan

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-05-09

💡 一句话要点

提出Object Kinematic Sequence Machines (OKSMs)以学习多关节物体的运动模型

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人操作 物体建模 运动学模型 深度学习 多关节物体 人类演示学习 点云处理

📋 核心要点

  1. 现有物体建模方法依赖先验知识或仅适用于单自由度物体，无法有效处理遮挡关节和操纵顺序。
  2. 提出Object Kinematic Sequence Machines (OKSMs)，结合运动学约束和操纵顺序，用于多自由度物体建模。
  3. Pokenet在真实数据上关节轴和状态估计提升超过20%，并在Sawyer机器人上验证了OKSMs的有效性。

📝 摘要（中文）

随着机器人应用日益广泛，它们需要与具有多个独立关节或自由度(DoF)的复杂物体交互，这需要精确的控制。一种常见的策略是物体建模，即从真实世界的观察中学习紧凑的状态空间模型，并将其与经典规划相结合。然而，现有方法通常依赖于先验知识或侧重于单自由度物体，限制了其适用性。它们也无法处理被遮挡的关节，并忽略了访问这些关节所需的操纵序列。我们通过从人类演示中学习物体模型来解决这个问题。我们引入了Object Kinematic Sequence Machines (OKSMs)，这是一种新颖的表示，可以捕获多自由度物体的运动学约束和操纵顺序。为了从点云数据中估计这些模型，我们提出了Pokenet，这是一个在人类演示上训练的深度神经网络。我们在8,000个模拟和1,600个真实世界带注释的样本上验证了我们的方法。与先前的方法相比，Pokenet在真实世界数据上的关节轴和状态估计提高了20%以上。最后，我们展示了Sawyer机器人的OKSMs，使用基于逆运动学的规划来操纵多自由度物体。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人与多关节物体交互时，现有物体建模方法依赖先验知识、无法处理遮挡关节和忽略操纵顺序的问题。现有方法难以准确估计多自由度物体的运动学模型，限制了机器人的操作能力。

核心思路：论文的核心思路是从人类演示中学习物体的运动学模型，并将其表示为Object Kinematic Sequence Machines (OKSMs)。OKSMs能够同时捕获物体的运动学约束和操纵顺序，从而更好地理解和控制多关节物体。通过学习人类的操纵策略，机器人可以更有效地与复杂物体交互。

技术框架：整体框架包含数据收集、模型训练和运动规划三个主要阶段。首先，收集人类操纵多关节物体的演示数据，包括点云数据和关节状态。然后，使用Pokenet深度神经网络从点云数据中估计关节轴和状态，并构建OKSMs模型。最后，使用基于逆运动学的规划器，利用OKSMs模型控制Sawyer机器人执行操纵任务。

关键创新：最重要的技术创新点是Object Kinematic Sequence Machines (OKSMs)的表示方法。OKSMs不仅考虑了物体的运动学约束，还考虑了操纵顺序，从而能够更全面地描述多关节物体的行为。此外，Pokenet的训练方式也具有创新性，它直接从人类演示数据中学习，避免了对大量先验知识的依赖。

关键设计：Pokenet是一个深度神经网络，其结构细节未知，但其关键在于使用人类演示数据进行训练，以学习从点云数据到关节轴和状态的映射。损失函数的设计也至关重要，需要同时考虑关节轴的估计精度和状态的预测准确性。此外，逆运动学规划器的设计也需要与OKSMs模型相适应，以便能够有效地利用学习到的运动学信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Pokenet在真实世界数据上的关节轴和状态估计精度比现有方法提高了20%以上。在包含8,000个模拟和1,600个真实世界带注释的样本的实验中，验证了OKSMs的有效性。通过在Sawyer机器人上进行实验，证明了OKSMs可以用于控制机器人操纵多自由度物体。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如装配、维护和维修。通过学习物体的运动学模型，机器人可以更智能地与复杂物体交互，提高操作效率和精度。此外，该方法还可以应用于虚拟现实和增强现实等领域，为用户提供更逼真的交互体验。

📄 摘要（原文）

As robots become more generalized and deployed in diverse environments, they must interact with complex objects, many with multiple independent joints or degrees of freedom (DoF) requiring precise control. A common strategy is object modeling, where compact state-space models are learned from real-world observations and paired with classical planning. However, existing methods often rely on prior knowledge or focus on single-DoF objects, limiting their applicability. They also fail to handle occluded joints and ignore the manipulation sequences needed to access them. We address this by learning object models from human demonstrations. We introduce Object Kinematic Sequence Machines (OKSMs), a novel representation capturing both kinematic constraints and manipulation order for multi-DoF objects. To estimate these models from point cloud data, we present Pokenet, a deep neural network trained on human demonstrations. We validate our approach on 8,000 simulated and 1,600 real-world annotated samples. Pokenet improves joint axis and state estimation by over 20 percent on real-world data compared to prior methods. Finally, we demonstrate OKSMs on a Sawyer robot using inverse kinematics-based planning to manipulate multi-DoF objects.