Flow with the Force Field: Learning 3D Compliant Flow Matching Policies from Force and Demonstration-Guided Simulation Data
作者: Tianyu Li, Yihan Li, Zizhe Zhang, Nadia Figueroa
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2025-10-03 (更新: 2025-10-22)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出力场引导的3D柔顺流匹配策略，解决接触密集型任务中的力控问题
🎯 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: 力控 视觉运动策略 柔顺控制 模仿学习 仿真数据 机器人操作 接触密集型任务
📋 核心要点
- 现有视觉运动策略在接触密集型任务中表现不佳，缺乏对柔顺性和力的显式处理，导致过大的接触力或脆弱的行为。
- 该研究提出了一种力场引导的柔顺流匹配策略，通过力信息增强视觉模仿学习，并利用仿真数据解决数据稀缺问题。
- 实验表明，该方法在真实机器人任务中实现了可靠的接触保持和对新条件的适应，验证了力信息在视觉运动策略中的重要性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种框架，用于在仿真环境中生成力信息数据，该数据由单个人类演示进行实例化。研究表明，将该数据与柔顺策略相结合，可以提高从合成数据中学习到的视觉运动策略的性能。该方法在真实机器人任务中进行了验证，包括非抓取块翻转和双手物体移动，实验结果表明，学习到的策略表现出可靠的接触保持能力，并能适应新的条件。该研究通过引入力信息，提升了视觉运动策略在接触密集型任务中的鲁棒性和适应性。
🔬 方法详解
问题定义：现有视觉运动策略在处理接触密集型任务时，往往忽略了柔顺性和力的作用，导致机器人与环境交互时产生过大的接触力，或者在面对不确定性时表现出脆弱的行为。缺乏对力的感知和控制是现有方法的痛点。
核心思路：该论文的核心思路是利用力信息来指导视觉运动策略的学习，从而提高机器人在接触密集型任务中的表现。通过在仿真环境中生成包含力信息的训练数据，并结合柔顺控制策略，使机器人能够更好地感知和适应与环境的物理交互。
技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 通过单个人类演示来初始化仿真环境；2) 在仿真环境中，利用力场引导生成包含力信息的训练数据；3) 使用生成的数据训练一个柔顺的视觉运动策略；4) 将训练好的策略部署到真实机器人上进行测试。整体流程是从人类演示到仿真数据生成，再到策略学习和真实机器人部署。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种力场引导的数据生成方法，能够有效地在仿真环境中生成包含力信息的训练数据。这种方法避免了直接在真实环境中收集大量数据的困难，并能够有效地弥合仿真和真实环境之间的差距。此外，结合柔顺控制策略，使得机器人能够更好地适应环境的变化。
关键设计：论文中关键的设计包括：1) 力场的构建方式，如何根据人类演示来确定力场的参数；2) 柔顺控制策略的具体实现，例如使用阻抗控制或导纳控制；3) 损失函数的设计，如何将力信息融入到损失函数中，从而引导策略的学习；4) 网络结构的选择，如何选择合适的网络结构来处理视觉和力信息。
📊 实验亮点
该研究在真实机器人任务中进行了验证，包括非抓取块翻转和双手物体移动。实验结果表明，学习到的策略表现出可靠的接触保持能力，并能适应新的条件。与没有力信息引导的策略相比，该方法能够显著提高机器人在接触密集型任务中的成功率和鲁棒性。具体性能数据和对比基线在论文中进行了详细描述。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要与环境进行精确物理交互的机器人任务，例如装配、打磨、抛光、医疗手术等。通过力信息引导的视觉运动策略，机器人能够更好地适应环境变化，提高操作的稳定性和精度，降低操作风险。未来，该方法有望推广到更复杂的机器人操作任务中，实现更智能、更安全的机器人应用。
📄 摘要（原文）
While visuomotor policy has made advancements in recent years, contact-rich tasks still remain a challenge. Robotic manipulation tasks that require continuous contact demand explicit handling of compliance and force. However, most visuomotor policies ignore compliance, overlooking the importance of physical interaction with the real world, often leading to excessive contact forces or fragile behavior under uncertainty. Introducing force information into vision-based imitation learning could help improve awareness of contacts, but could also require a lot of data to perform well. One remedy for data scarcity is to generate data in simulation, yet computationally taxing processes are required to generate data good enough not to suffer from the Sim2Real gap. In this work, we introduce a framework for generating force-informed data in simulation, instantiated by a single human demonstration, and show how coupling with a compliant policy improves the performance of a visuomotor policy learned from synthetic data. We validate our approach on real-robot tasks, including non-prehensile block flipping and a bi-manual object moving, where the learned policy exhibits reliable contact maintenance and adaptation to novel conditions. Project Website: https://flow-with-the-force-field.github.io/webpage/