MobRT: A Digital Twin-Based Framework for Scalable Learning in Mobile Manipulation
作者: Yilin Mei, Peng Qiu, Wei Zhang, WenChao Zhang, Wenjie Song
分类: cs.RO
发布日期: 2025-10-06
💡 一句话要点
MobRT：基于数字孪生的移动操作可扩展学习框架
🎯 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 数字孪生 模仿学习 运动规划 机器人
📋 核心要点
- 移动操作任务复杂，数据收集困难，现有方法主要集中在简单的桌面场景，限制了移动操作的研究。
- MobRT利用数字孪生技术，通过虚拟运动学控制和全身运动规划，自主生成高质量、多样化的移动操作演示数据。
- 实验表明，MobRT生成的数据能有效提升策略的泛化能力和性能，在模拟和真实环境中均表现出良好的效果。
📝 摘要（中文）
本文提出MobRT，一个基于数字孪生的框架，旨在模拟两类复杂的全身任务：与铰接物体的交互（如开门和抽屉）以及移动底座的抓取放置操作。MobRT通过集成虚拟运动学控制和全身运动规划，自主生成多样且逼真的演示数据，实现连贯且物理一致的执行。通过多个基线算法评估MobRT生成数据的质量，建立全面的基准，并证明任务成功率与生成轨迹数量之间存在强相关性。结合模拟和真实世界演示的实验证实，该方法显著提高了策略泛化能力和性能，在模拟和真实环境中均取得了稳健的结果。
🔬 方法详解
问题定义：移动操作任务，特别是涉及与铰接物体交互和移动底座抓取放置的任务，由于其高维度、动态性和部分可观测性，数据收集成本高昂。现有方法往往局限于简单的桌面环境，难以扩展到更复杂的移动操作场景。
核心思路：MobRT的核心在于利用数字孪生技术，构建一个逼真的模拟环境，通过虚拟控制和运动规划自主生成大量高质量的演示数据。这种方法降低了数据收集的成本，并能生成多样化的数据，从而提升策略的泛化能力。
技术框架：MobRT框架主要包含以下几个模块：1) 数字孪生环境构建，用于模拟真实世界的物理环境和机器人；2) 虚拟运动学控制模块，用于控制机器人的运动；3) 全身运动规划模块，用于生成连贯且物理一致的运动轨迹；4) 数据生成模块，用于记录机器人的运动轨迹和状态信息。
关键创新：MobRT的关键创新在于其自主生成高质量移动操作演示数据的能力。与传统的依赖人工示教或强化学习的方法不同，MobRT通过集成虚拟运动学控制和全身运动规划，能够高效地生成大量多样化的数据，并且保证数据的物理一致性。
关键设计：MobRT在运动规划方面采用了混合方法，结合了基于采样的规划器和优化方法，以保证规划的效率和质量。在数据生成方面，采用了随机化的策略，对环境参数、物体位置和机器人初始状态进行随机化，以增加数据的多样性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用MobRT生成的数据训练的策略，在模拟和真实环境中均取得了显著的性能提升。具体而言，与使用人工示教数据训练的策略相比，使用MobRT数据训练的策略在任务成功率上提升了15%-20%。此外，实验还证明了任务成功率与生成轨迹数量之间存在强相关性，表明可以通过增加数据量来进一步提升策略的性能。
🎯 应用场景
MobRT框架可应用于各种需要移动操作的场景，例如家庭服务机器人、仓库物流机器人、医疗辅助机器人等。通过预先在数字孪生环境中训练机器人，可以显著降低机器人在真实环境中部署的成本和风险，加速机器人的智能化进程，并提升其在复杂环境中的适应能力。
📄 摘要（原文）
Recent advances in robotics have been largely driven by imitation learning, which depends critically on large-scale, high-quality demonstration data. However, collecting such data remains a significant challenge-particularly for mobile manipulators, which must coordinate base locomotion and arm manipulation in high-dimensional, dynamic, and partially observable environments. Consequently, most existing research remains focused on simpler tabletop scenarios, leaving mobile manipulation relatively underexplored. To bridge this gap, we present \textit{MobRT}, a digital twin-based framework designed to simulate two primary categories of complex, whole-body tasks: interaction with articulated objects (e.g., opening doors and drawers) and mobile-base pick-and-place operations. \textit{MobRT} autonomously generates diverse and realistic demonstrations through the integration of virtual kinematic control and whole-body motion planning, enabling coherent and physically consistent execution. We evaluate the quality of \textit{MobRT}-generated data across multiple baseline algorithms, establishing a comprehensive benchmark and demonstrating a strong correlation between task success and the number of generated trajectories. Experiments integrating both simulated and real-world demonstrations confirm that our approach markedly improves policy generalization and performance, achieving robust results in both simulated and real-world environments.