QDTraj: Exploration of Diverse Trajectory Primitives for Articulated Objects Robotic Manipulation
作者: Mathilde Kappel, Mahdi Khoramshahi, Louis Annabi, Faiz Ben Amar, Stéphane Doncieux
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2026-04-24
备注: 8 pages, 7 figures, webpage: https://kappel.web.isir.upmc.fr/trajectory_primitive_website
💡 一句话要点
QDTraj：探索多样化轨迹基元，用于操作铰接物体
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人操作 轨迹规划 铰接物体 质量-多样性算法 稀疏奖励 轨迹基元 自主操作 机器人学习
📋 核心要点
- 现有机器人操作铰接物体时，缺乏足够多样性的轨迹规划能力，难以适应真实环境中复杂多变的约束。
- 提出QDTraj，一种基于质量-多样性算法的轨迹生成方法，通过稀疏奖励探索，生成多样且高性能的轨迹基元。
- 实验表明，QDTraj在铰链和滑块激活任务中，轨迹多样性优于其他方法至少5倍，并在PartNetMobility数据集上展现了良好的泛化能力。
📝 摘要（中文）
随着学习和机器人技术的最新进展，家用机器人正逐渐进入家庭，旨在自主执行家务。然而，机器人在开放环境中执行自主操作任务仍然面临挑战。本文提出了一种方法，使机器人能够操作各种铰接物体。本文自动生成不同的机器人底层轨迹基元，以操作给定的物体关节。生成专家轨迹时，一个非常重要的点是考虑实现同一目标的多样化解决方案。事实上，了解完成同一任务的各种底层基元使机器人能够在其实际环境中选择最佳解决方案，并应对实时约束和意外变化。为此，我们提出了一种基于质量-多样性算法的方法，该方法利用稀疏奖励探索，为给定的操作任务生成一组多样化且高性能的轨迹基元。我们通过在模拟中生成多样化的轨迹并在现实世界中部署它们来验证我们的方法QDTraj。QDTraj为铰链和滑块激活任务生成至少5倍以上的多样化轨迹，优于我们比较的其他方法。我们评估了我们的方法在PartNetMobility铰接对象数据集的30个关节上的泛化能力，每个任务平均有704个不同的轨迹。代码已公开发布。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人操作铰接物体时，轨迹规划缺乏多样性，难以适应真实环境约束的问题。现有方法通常难以生成足够多的、高质量的轨迹基元，导致机器人操作的鲁棒性和适应性不足。
核心思路：论文的核心思路是利用质量-多样性（Quality-Diversity, QD）算法，鼓励算法探索尽可能多的不同轨迹，同时保证这些轨迹的性能。通过稀疏奖励机制引导探索，从而生成一组多样化且高性能的轨迹基元。
技术框架：QDTraj的整体框架包含以下几个主要步骤：1) 定义铰接物体的操作任务，例如打开抽屉或旋转铰链。2) 使用QD算法生成一系列轨迹基元，每个轨迹基元代表一种不同的操作方式。3) 使用稀疏奖励函数评估每个轨迹基元的性能，奖励那些成功完成任务的轨迹。4) 利用QD算法的特性，维护一个包含多样化且高性能轨迹基元的档案库。5) 在真实环境中，机器人可以根据当前环境的约束，从档案库中选择最合适的轨迹基元来执行操作。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将质量-多样性算法应用于机器人轨迹规划，从而能够自动生成大量多样化的轨迹基元。与传统的轨迹优化方法相比，QDTraj不需要人工设计复杂的奖励函数，而是通过稀疏奖励探索，自动发现有效的操作策略。
关键设计：QDTraj的关键设计包括：1) 使用稀疏奖励函数，只奖励成功完成任务的轨迹，避免了人工设计复杂奖励函数的困难。2) 利用质量-多样性算法，鼓励算法探索不同的轨迹，并维护一个包含多样化轨迹的档案库。3) 针对不同的铰接物体，设计不同的动作空间和状态空间，以适应不同的操作任务。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
QDTraj在模拟和真实环境中都进行了验证。实验结果表明，QDTraj在铰链和滑块激活任务中，生成的轨迹多样性至少是其他方法的5倍。在PartNetMobility数据集的30个铰接物体上进行了泛化能力评估，平均每个任务生成704个不同的轨迹。这些结果表明，QDTraj能够有效地生成多样化且高性能的轨迹基元，并具有良好的泛化能力。
🎯 应用场景
QDTraj在家庭服务机器人、工业自动化等领域具有广泛的应用前景。它可以使机器人更好地操作各种铰接物体，例如打开抽屉、旋转把手、组装家具等。通过生成多样化的轨迹基元，机器人可以更好地适应真实环境中复杂多变的约束，提高操作的鲁棒性和可靠性。未来，该方法可以进一步扩展到更复杂的操作任务，例如操作软体物体、进行双臂协同操作等。
📄 摘要（原文）
Thanks to the latest advances in learning and robotics, domestic robots are beginning to enter homes, aiming to execute household chores autonomously. However, robots still struggle to perform autonomous manipulation tasks in open-ended environments. In this context, this paper presents a method that enables a robot to manipulate a wide spectrum of articulated objects. In this paper, we automatically generate different robot low-level trajectory primitives to manipulate given object articulations. A very important point when it comes to generating expert trajectories is to consider the diversity of solutions to achieve the same goal. Indeed, knowing diverse low-level primitives to accomplish the same task enables the robot to choose the optimal solution in its real-world environment, with live constraints and unexpected changes. To do so, we propose a method based on Quality-Diversity algorithms that leverages sparse reward exploration in order to generate a set of diverse and high-performing trajectory primitives for a given manipulation task. We validated our method, QDTraj, by generating diverse trajectories in simulation and deploying them in the real world. QDTraj generates at least 5 times more diverse trajectories for both hinge and slider activation tasks, outperforming the other methods we compared against. We assessed the generalization of our method over 30 articulations of the PartNetMobility articulated object dataset, with an average of 704 different trajectories by task. Code is publicly available at: https://kappel.web.isir.upmc.fr/trajectory_primitive_website