Towards Generalizable Zero-Shot Manipulation via Translating Human Interaction Plans
作者: Homanga Bharadhwaj, Abhinav Gupta, Vikash Kumar, Shubham Tulsiani
分类: cs.RO, cs.CV, cs.LG
发布日期: 2023-12-01
备注: Preprint. Under Review
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
通过翻译人类交互计划实现通用零-shot操作
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 零-shot学习 人类计划预测 机器人操作 视频学习 通用技能 多样化任务 深度学习 操作策略
📋 核心要点
- 现有的机器人学习方法通常依赖于直接从交互数据中学习操作，缺乏对未见物体的通用性和灵活性。
- 本研究提出了一种分解的方法，通过学习人类如何完成任务的计划，并将其翻译为机器人操作，从而实现零-shot操作。
- 实验结果表明，所提出的系统能够执行超过16种操作技能，泛化到40种物体，显著提升了机器人在真实场景中的操作能力。
📝 摘要（中文）
本研究旨在开发能够与未见物体进行零-shot交互的机器人，利用多样化的操作技能，并展示如何通过被动人类视频作为丰富的数据源来学习通用机器人。与传统的机器人学习方法不同，我们采用了一种分解的方法，利用大规模人类视频学习人类如何完成特定任务的计划，然后将该计划转化为机器人操作。具体而言，我们学习了一个人类计划预测器，该预测器根据当前场景图像和目标图像预测未来的手部和物体配置。结合一个翻译模块，该模块学习计划条件下的机器人操作策略，使机器人能够在零-shot情况下执行通用操作任务。我们的系统能够执行超过16种操作技能，泛化到40种物体，涵盖100个真实世界的桌面操作和多样化的野外操作任务。
🔬 方法详解
问题定义：本研究解决的是机器人在面对未见物体时的零-shot操作能力不足的问题。现有方法往往需要大量的训练数据和特定的操作策略，难以适应多样化的任务场景。
核心思路：论文的核心思路是通过学习人类的操作计划，并将其转化为机器人可以执行的操作策略。这种方法能够利用大规模的人类视频数据，减少对机器人特定训练数据的依赖。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：人类计划预测器和翻译模块。人类计划预测器负责根据当前场景和目标图像预测手部和物体的未来配置，而翻译模块则学习如何将这些计划转化为机器人操作策略。
关键创新：最重要的技术创新在于将人类的操作计划与机器人操作策略的学习相结合，使得机器人能够在没有部署时训练的情况下，执行未见任务。这种方法显著提高了机器人的通用性和灵活性。
关键设计：在设计中，计划预测器利用了大规模人类视频数据进行训练，而翻译模块则只需少量的领域内数据。损失函数的设计确保了预测的准确性和操作的有效性，网络结构则采用了适合处理图像和动作序列的深度学习模型。
📊 实验亮点
实验结果显示，所提出的系统能够在没有任何部署时训练的情况下，成功执行超过16种操作技能，泛化到40种物体，涵盖100个真实世界的操作任务。这一成果相较于传统方法在操作灵活性和适应性上有显著提升。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括服务机器人、工业自动化和家庭助理等。通过实现通用的零-shot操作能力，机器人能够更灵活地适应各种任务，提高工作效率，降低人工干预的需求。未来，该技术有望在智能家居、医疗辅助和灾难救援等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
We pursue the goal of developing robots that can interact zero-shot with generic unseen objects via a diverse repertoire of manipulation skills and show how passive human videos can serve as a rich source of data for learning such generalist robots. Unlike typical robot learning approaches which directly learn how a robot should act from interaction data, we adopt a factorized approach that can leverage large-scale human videos to learn how a human would accomplish a desired task (a human plan), followed by translating this plan to the robots embodiment. Specifically, we learn a human plan predictor that, given a current image of a scene and a goal image, predicts the future hand and object configurations. We combine this with a translation module that learns a plan-conditioned robot manipulation policy, and allows following humans plans for generic manipulation tasks in a zero-shot manner with no deployment-time training. Importantly, while the plan predictor can leverage large-scale human videos for learning, the translation module only requires a small amount of in-domain data, and can generalize to tasks not seen during training. We show that our learned system can perform over 16 manipulation skills that generalize to 40 objects, encompassing 100 real-world tasks for table-top manipulation and diverse in-the-wild manipulation. https://homangab.github.io/hopman/