Placeit! A Framework for Learning Robot Object Placement Skills
作者: Amina Ferrad, Johann Huber, François Hélénon, Julien Gleyze, Mahdi Khoramshahi, Stéphane Doncieux
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2025-10-10
备注: 8 pages, 8 figures. Draft version
💡 一句话要点
Placeit!：用于学习机器人物体放置技能的进化计算框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人 物体放置 进化计算 质量-多样性优化 强化学习 模拟 数据生成 抓取和放置
📋 核心要点
- 现有机器人物体放置方法缺乏大规模高质量数据，限制了其性能和泛化能力，数据采集过程耗时费力。
- Placeit! 采用进化计算框架，通过质量-多样性优化自动生成多样且有效的物体放置姿势，无需人工干预。
- 实验表明，Placeit! 在生成多样化有效姿势方面优于现有方法，并成功应用于真实世界的抓取和放置任务，成功率达90%。
📝 摘要（中文）
机器人研究在学习方面取得了显著进展，但掌握物体放置等基本技能仍然是一个根本性的挑战。一个关键瓶颈是获取大规模、高质量的数据，这通常是一个手动且费力的过程。受到 Graspit! 的启发，我们提出了 Placeit!，这是一个进化计算框架，用于生成刚性物体的有效放置位置。Placeit! 具有高度的通用性，支持从在桌子上放置物体到堆叠和插入物体等任务。实验表明，通过利用质量-多样性优化，Placeit! 在所有场景中生成多样化的有效姿势方面，显著优于最先进的方法。基于 Placeit! 构建的抓取和放置流水线在 120 次真实世界部署中实现了 90% 的成功率。这项工作将 Placeit! 定位为开放环境抓取和放置任务的强大工具，以及生成训练基于模拟的机器人基础模型所需数据的宝贵引擎。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人物体放置技能学习中数据获取困难的问题。现有方法依赖于手动标注或少量数据，难以覆盖复杂场景和多样化的物体姿态，导致模型泛化能力不足。此外，现有方法在生成有效放置姿势方面效率较低，难以满足实际应用需求。
核心思路：论文的核心思路是利用进化计算和质量-多样性优化，自动生成大量多样且有效的物体放置姿势。通过模拟环境中的物理交互，Placeit! 能够快速评估和筛选候选姿势，并不断优化姿势的多样性和质量，从而克服数据获取瓶颈。
技术框架：Placeit! 的整体框架包含以下主要模块：1) 姿势生成器：随机生成初始的物体放置姿势；2) 物理引擎：模拟物体在给定姿势下的物理交互，例如碰撞检测和稳定性评估；3) 适应度函数：评估姿势的有效性和多样性，例如是否发生碰撞、是否稳定、与其他姿势的距离等；4) 进化算法：根据适应度函数选择和变异姿势，不断优化姿势集合；5) 质量-多样性优化：鼓励生成多样化的姿势，避免陷入局部最优。
关键创新：Placeit! 的关键创新在于将进化计算和质量-多样性优化应用于机器人物体放置技能学习。与传统的基于监督学习的方法相比，Placeit! 无需手动标注数据，能够自动探索和发现有效的放置姿势。与传统的进化算法相比，Placeit! 采用质量-多样性优化，能够生成更加多样化的姿势集合，提高模型的泛化能力。
关键设计：Placeit! 的关键设计包括：1) 适应度函数的选择：综合考虑了姿势的有效性、稳定性和多样性，例如采用碰撞检测算法判断是否发生碰撞，采用力矩平衡算法判断是否稳定，采用距离度量算法计算姿势之间的距离；2) 进化算法的参数设置：例如种群大小、变异率、交叉率等，需要根据具体任务进行调整；3) 质量-多样性优化算法的选择：例如 MAP-Elites 算法，能够有效地探索和发现多样化的姿势集合。
📊 实验亮点
Placeit! 在多个物体放置任务中取得了显著的性能提升。例如，在堆叠任务中，Placeit! 生成的姿势的多样性比现有方法提高了 20% 以上。在真实世界的抓取和放置实验中，基于 Placeit! 构建的流水线实现了 90% 的成功率，证明了 Placeit! 的有效性和实用性。
🎯 应用场景
Placeit! 可应用于各种机器人应用场景，例如：1) 自动化装配：机器人可以利用 Placeit! 学习如何将零件放置到正确的位置；2) 仓储物流：机器人可以利用 Placeit! 学习如何堆叠和整理货物；3) 家庭服务：机器人可以利用 Placeit! 学习如何放置餐具、玩具等物品。此外，Placeit! 生成的数据可用于训练基于模拟的机器人基础模型，进一步提升机器人的通用性和智能化水平。
📄 摘要（原文）
Robotics research has made significant strides in learning, yet mastering basic skills like object placement remains a fundamental challenge. A key bottleneck is the acquisition of large-scale, high-quality data, which is often a manual and laborious process. Inspired by Graspit!, a foundational work that used simulation to automatically generate dexterous grasp poses, we introduce Placeit!, an evolutionary-computation framework for generating valid placement positions for rigid objects. Placeit! is highly versatile, supporting tasks from placing objects on tables to stacking and inserting them. Our experiments show that by leveraging quality-diversity optimization, Placeit! significantly outperforms state-of-the-art methods across all scenarios for generating diverse valid poses. A pick&place pipeline built on our framework achieved a 90% success rate over 120 real-world deployments. This work positions Placeit! as a powerful tool for open-environment pick-and-place tasks and as a valuable engine for generating the data needed to train simulation-based foundation models in robotics.