Kinematic-aware Prompting for Generalizable Articulated Object Manipulation with LLMs
作者: Wenke Xia, Dong Wang, Xincheng Pang, Zhigang Wang, Bin Zhao, Di Hu, Xuelong Li
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2023-11-06 (更新: 2024-02-21)
备注: Accepted by ICRA 2024
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出运动学感知提示框架以解决通用关节物体操控问题
🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 关节物体操控 运动学感知 大型语言模型 低级运动轨迹 机器人技术 零-shot 学习 智能家居
📋 核心要点
- 现有的关节物体操控方法主要依赖模仿学习和强化学习，面临真实数据收集和物体仿真成本高的问题，导致适应性不足。
- 本文提出了一种运动学感知提示框架，利用物体的运动学结构信息来指导大型语言模型生成低级运动轨迹，从而实现多样化的物体操控。
- 在48个实例的评估中，框架在8个已知类别上表现优于传统方法，并在8个未知类别上展现出强大的零-shot 能力，验证了其实用性。
📝 摘要（中文）
通用关节物体操控对于家用助理机器人至关重要。现有方法主要依赖模仿学习或强化学习，但由于真实数据收集和精确物体仿真的高成本，适应性仍然有限。本文提出了一种运动学感知提示框架，通过将物体的运动学知识与大型语言模型（LLMs）结合，生成低级运动轨迹，从而支持多种物体操控。我们设计了统一的运动学知识解析器，将不同关节物体表示为包含运动学关节和接触位置的统一文本描述。实验表明，该框架在已知类别上优于传统方法，并在未知类别上展现出强大的零-shot 能力，证明了其在实际场景中的适应性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决通用关节物体操控中的适应性不足问题，现有方法在真实世界数据收集和物体仿真方面存在高成本和低效率的痛点。
核心思路：提出运动学感知提示框架，利用物体的运动学知识来引导大型语言模型生成低级运动轨迹，以实现更灵活的物体操控。
技术框架：整体架构包括统一的运动学知识解析器和运动学感知规划模型。解析器将关节物体转化为包含运动学信息的文本描述，规划模型则基于这些描述生成精确的3D操控轨迹。
关键创新：最重要的创新在于将运动学知识与大型语言模型结合，通过运动学感知提示生成低级运动轨迹，这与传统方法的高层任务规划形成鲜明对比。
关键设计：设计了统一的运动学知识解析器，能够处理不同类型的关节物体，并采用链式思维提示方法生成运动轨迹，确保生成的轨迹具有高精度和适应性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，提出的框架在48个实例的评估中，在8个已知类别上超越了传统方法，并在8个未知类别上展现出强大的零-shot 能力，证明了其在实际应用中的有效性和适应性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括家用助理机器人、自动化仓库管理和智能制造等。通过提升机器人对多样化关节物体的操控能力，能够显著提高机器人在复杂环境中的实用性和灵活性，未来可能推动智能机器人技术的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Generalizable articulated object manipulation is essential for home-assistant robots. Recent efforts focus on imitation learning from demonstrations or reinforcement learning in simulation, however, due to the prohibitive costs of real-world data collection and precise object simulation, it still remains challenging for these works to achieve broad adaptability across diverse articulated objects. Recently, many works have tried to utilize the strong in-context learning ability of Large Language Models (LLMs) to achieve generalizable robotic manipulation, but most of these researches focus on high-level task planning, sidelining low-level robotic control. In this work, building on the idea that the kinematic structure of the object determines how we can manipulate it, we propose a kinematic-aware prompting framework that prompts LLMs with kinematic knowledge of objects to generate low-level motion trajectory waypoints, supporting various object manipulation. To effectively prompt LLMs with the kinematic structure of different objects, we design a unified kinematic knowledge parser, which represents various articulated objects as a unified textual description containing kinematic joints and contact location. Building upon this unified description, a kinematic-aware planner model is proposed to generate precise 3D manipulation waypoints via a designed kinematic-aware chain-of-thoughts prompting method. Our evaluation spanned 48 instances across 16 distinct categories, revealing that our framework not only outperforms traditional methods on 8 seen categories but also shows a powerful zero-shot capability for 8 unseen articulated object categories. Moreover, the real-world experiments on 7 different object categories prove our framework's adaptability in practical scenarios. Code is released at https://github.com/GeWu-Lab/LLM_articulated_object_manipulation/tree/main.