MoDeSuite: Robot Learning Task Suite for Benchmarking Mobile Manipulation with Deformable Objects
作者: Yuying Zhang, Kevin Sebastian Luck, Francesco Verdoja, Ville Kyrki, Joni Pajarinen
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-07-29
💡 一句话要点
MoDeSuite：用于柔性物体移动操作机器人学习任务基准套件
🎯 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: 移动操作 柔性物体 机器人学习 基准套件 强化学习
📋 核心要点
- 现有机器人学习算法在操纵柔性物体方面存在不足，缺乏针对柔性物体移动操作任务的标准化基准。
- MoDeSuite通过构建包含八个不同任务的移动操作柔性物体任务套件，为机器人学习提供基准。
- 通过强化学习和模仿学习算法在模拟和真实机器人上的实验，验证了MoDeSuite的有效性和实际应用潜力。
📝 摘要（中文）
移动操作是机器人在多样化真实世界环境中运行的关键能力。然而，操纵柔性物体和材料仍然是现有机器人学习算法面临的主要挑战。虽然已经提出了各种基准来评估刚性物体的操作策略，但仍然明显缺乏针对涉及柔性物体的移动操作任务的标准化基准。为了解决这一差距，我们推出了MoDeSuite，这是第一个移动操作柔性物体任务套件，专为机器人学习而设计。MoDeSuite包含八个不同的移动操作任务，涵盖弹性物体和可变形物体，每个任务都提出了受真实世界机器人应用启发的独特挑战。成功完成这些任务需要机器人底座和机械臂之间的有效协作，以及利用物体可变形性的能力。为了评估和演示所提出的基准的使用，我们训练了两种最先进的强化学习算法和两种模仿学习算法，突出了遇到的困难并展示了它们在模拟中的性能。此外，我们通过将训练后的策略直接部署到带有Spot机器人的真实世界中，展示了该套件的实际相关性，展示了从模拟到现实转移的潜力。我们期望MoDeSuite将在涉及柔性物体的移动操作中开辟一个新的研究领域。更多详细信息、代码和视频请访问https://sites.google.com/view/modesuite/home。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决移动操作机器人学习中，缺乏针对柔性物体操作的标准化基准的问题。现有方法主要集中在刚性物体的操作上，忽略了柔性物体操作的复杂性和挑战性，导致算法难以泛化到真实世界的复杂场景中。
核心思路：论文的核心思路是构建一个包含多种柔性物体操作任务的基准套件，涵盖弹性物体和可变形物体，并提供统一的评估标准。通过在该基准上训练和评估不同的机器人学习算法，可以促进柔性物体操作领域的研究进展。
技术框架：MoDeSuite包含八个不同的移动操作任务，每个任务都模拟了真实世界中常见的柔性物体操作场景，例如：拾取、放置、折叠、穿线等。每个任务都定义了明确的奖励函数和终止条件，以便于算法的训练和评估。该套件还提供了用于模拟和真实机器人实验的接口，方便研究人员进行算法验证。
关键创新：MoDeSuite的主要创新在于它是第一个专门针对柔性物体移动操作的机器人学习基准套件。它不仅提供了丰富的任务场景，还提供了统一的评估标准和实验接口，为该领域的研究提供了便利。此外，论文还通过在模拟和真实机器人上的实验，验证了该基准的有效性和实用性。
关键设计：MoDeSuite的任务设计考虑了柔性物体的特殊性质，例如：形变、自遮挡、不确定性等。为了更好地模拟这些性质，该套件使用了基于物理的模拟引擎，并对柔性物体的参数进行了精细调整。此外，为了提高算法的泛化能力，该套件还引入了随机化技术，例如：随机改变物体的初始位置、形状、颜色等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在MoDeSuite基准上训练和评估了两种强化学习算法和两种模仿学习算法，结果表明，这些算法在柔性物体操作任务上仍然面临很大的挑战。例如，在某些任务中，算法的成功率只有不到50%。此外，论文还展示了将训练后的策略直接部署到真实机器人上的结果，验证了该基准的实际应用潜力。尽管存在一定的性能差距，但sim-to-real的迁移结果表明MoDeSuite具有一定的泛化能力。
🎯 应用场景
MoDeSuite的潜在应用领域包括：家庭服务机器人、医疗机器人、工业自动化等。例如，在家庭服务中，机器人可以利用MoDeSuite学习如何整理衣物、叠被子等。在医疗领域，机器人可以利用MoDeSuite学习如何进行柔性手术、护理病人等。在工业自动化领域，机器人可以利用MoDeSuite学习如何操作柔性材料、进行装配等。该研究的实际价值在于促进了柔性物体操作领域的发展，为机器人更好地适应真实世界环境提供了技术支持。未来，MoDeSuite可以进一步扩展到更多复杂的任务场景，并与其他机器人学习技术相结合，实现更智能、更灵活的机器人。
📄 摘要（原文）
Mobile manipulation is a critical capability for robots operating in diverse, real-world environments. However, manipulating deformable objects and materials remains a major challenge for existing robot learning algorithms. While various benchmarks have been proposed to evaluate manipulation strategies with rigid objects, there is still a notable lack of standardized benchmarks that address mobile manipulation tasks involving deformable objects. To address this gap, we introduce MoDeSuite, the first Mobile Manipulation Deformable Object task suite, designed specifically for robot learning. MoDeSuite consists of eight distinct mobile manipulation tasks covering both elastic objects and deformable objects, each presenting a unique challenge inspired by real-world robot applications. Success in these tasks requires effective collaboration between the robot's base and manipulator, as well as the ability to exploit the deformability of the objects. To evaluate and demonstrate the use of the proposed benchmark, we train two state-of-the-art reinforcement learning algorithms and two imitation learning algorithms, highlighting the difficulties encountered and showing their performance in simulation. Furthermore, we demonstrate the practical relevance of the suite by deploying the trained policies directly into the real world with the Spot robot, showcasing the potential for sim-to-real transfer. We expect that MoDeSuite will open a novel research domain in mobile manipulation involving deformable objects. Find more details, code, and videos at https://sites.google.com/view/modesuite/home.