Efficient Learning of Fast Inverse Kinematics with Collision Avoidance

📄 arXiv: 2311.05938v1 📥 PDF

作者: Johannes Tenhumberg, Arman Mielke, Berthold Bäuml

分类: cs.RO

发布日期: 2023-11-10

备注: Presented at the 2023 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots

期刊: 2023 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids)

DOI: 10.1109/Humanoids57100.2023.10375143

💡 一句话要点

提出一种高效的逆向运动学学习方法以解决碰撞避免问题

🎯 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: 逆向运动学 碰撞避免 神经网络 无监督学习 机器人运动规划 高效算法 人形机器人

📋 核心要点

  1. 现有的逆向运动学方法在处理复杂机器人时，往往依赖于根搜索和非线性优化，计算效率较低。
  2. 本文提出了一种基于神经网络的学习方法，能够在多样化环境中实现逆向运动学与碰撞避免的高效求解。
  3. 实验结果表明，该方法在19个自由度的人形机器人上，求解时间少于10毫秒，且训练时间比传统方法减少十倍。

📝 摘要（中文）

快速逆向运动学（IK）是机器人运动规划中的核心组成部分。对于复杂机器人，IK方法通常基于根搜索和非线性优化算法。本文提出了一种学习方法，解决了IK与碰撞避免的复杂问题，且在多样且未见过的环境中进行。通过对IK学习问题的详细分析，本文设计了一种网络和无监督学习架构，消除了样本数据生成步骤的需求。利用训练好的网络预测作为两阶段雅可比求解器的初始猜测，实现了快速且准确的无碰撞IK计算。对于具有人形结构的机器人Agile Justin（19个自由度），无碰撞IK的求解时间少于10毫秒，精度达到10^-4米和10^-3弧度。该方法在基准测试中显著优于随机多启动基线，且训练时间比监督训练方法少十倍，同时取得了相当的结果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决复杂机器人在进行逆向运动学时的碰撞避免问题。现有方法通常依赖于计算密集型的根搜索和非线性优化，导致效率低下。

核心思路：通过构建一个神经网络来预测初始猜测，从而加速后续的雅可比求解过程。该方法采用无监督学习，避免了样本数据生成的复杂性。

技术框架：整体架构包括一个神经网络模块用于初始猜测生成，后接一个两阶段的雅可比求解器进行精细调整。该框架能够在多样化的环境中有效工作。

关键创新：最重要的创新在于提出了一种无监督学习架构，消除了对样本数据生成的需求，使得训练过程更加高效。与现有方法相比，该方法在处理碰撞避免时表现出更高的速度和准确性。

关键设计：网络结构采用了适合于无监督学习的设计，损失函数经过优化以确保预测的准确性。训练过程中，使用高分辨率的世界模型作为输入，确保了环境信息的充分利用。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，本文方法在19个自由度的人形机器人上，逆向运动学求解时间少于10毫秒，精度达到10^-4米和10^-3弧度。与随机多启动基线相比，该方法的性能显著提升，训练时间减少了十倍，展现出优越的效率和效果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人运动规划、自动化制造、虚拟现实和增强现实等。通过提高逆向运动学的计算效率和准确性，该方法能够在复杂环境中实现更灵活的机器人操作，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Fast inverse kinematics (IK) is a central component in robotic motion planning. For complex robots, IK methods are often based on root search and non-linear optimization algorithms. These algorithms can be massively sped up using a neural network to predict a good initial guess, which can then be refined in a few numerical iterations. Besides previous work on learning-based IK, we present a learning approach for the fundamentally more complex problem of IK with collision avoidance. We do this in diverse and previously unseen environments. From a detailed analysis of the IK learning problem, we derive a network and unsupervised learning architecture that removes the need for a sample data generation step. Using the trained network's prediction as an initial guess for a two-stage Jacobian-based solver allows for fast and accurate computation of the collision-free IK. For the humanoid robot, Agile Justin (19 DoF), the collision-free IK is solved in less than 10 milliseconds (on a single CPU core) and with an accuracy of 10^-4 m and 10^-3 rad based on a high-resolution world model generated from the robot's integrated 3D sensor. Our method massively outperforms a random multi-start baseline in a benchmark with the 19 DoF humanoid and challenging 3D environments. It requires ten times less training time than a supervised training method while achieving comparable results.