Task-Parameterized Imitation Learning with Time-Sensitive Constraints

📄 arXiv: 2312.03506v1 📥 PDF

作者: Julian Richter, João Oliveira, Christian Scheurer, Jochen Steil, Niels Dehio

分类: cs.RO

发布日期: 2023-12-06

💡 一句话要点

提出时序约束的参数化模仿学习方法，提升机器人操作精度

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 模仿学习 任务参数化 高斯混合模型 时序约束 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有模仿学习方法难以保证机器人精确执行特定时间和位姿，限制了其在工业应用中的推广。
  2. 提出一种新的约束期望最大化算法，用于学习黎曼流形上的高斯混合模型，实现时序约束下的任务参数化模仿学习。
  3. 在KUKA LBR iiwa机器人上进行实验，验证了该方法在精确抓取放置任务中的有效性，并与现有方法进行了对比。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的约束优化方法，用于解决机器人模仿学习中难以保证精确执行起始、中间和结束位姿的问题，尤其是在给定的时间点。该方法基于黎曼流形上的高斯混合模型（GMM）学习，并对期望最大化（EM）算法进行了约束扩展。该方法适用于概率模仿学习，并扩展到具有任务参数化的TP-GMM框架。通过在KUKA LBR iiwa机器人上的实验，验证了该方法在精确抓取放置等场景中的有效性，并与现有先进的示教学习方法进行了比较。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人模仿学习方法，特别是基于概率模型的方法，虽然能够处理训练数据中的不确定性，但难以保证在特定时间点精确执行预定的起始、中间和结束位姿。这对于需要高精度操作的工业应用（如精确抓取放置）是一个显著的痛点。

核心思路：本文的核心思路是在高斯混合模型（GMM）的学习过程中引入时序约束，确保模型能够生成在指定时间点达到特定位姿的轨迹。通过约束期望最大化（EM）算法，使得学习到的GMM能够满足这些时序约束。

技术框架：该方法基于任务参数化高斯混合模型（TP-GMM）框架，并对其进行扩展。整体流程包括：1) 通过示教数据学习GMM；2) 在EM算法的E步和M步中引入时序约束，确保模型满足预定的时间和位姿要求；3) 使用学习到的GMM生成机器人运动轨迹。该方法适用于黎曼流形上的GMM学习，能够处理机器人运动中的姿态表示。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将时序约束集成到GMM的学习过程中，通过修改EM算法，直接在模型层面保证轨迹的时序精度。与现有方法相比，该方法不需要后处理或额外的控制策略来保证时间精度，而是从学习阶段就确保了轨迹的准确性。

关键设计：关键设计包括：1) 定义合适的时序约束，例如在特定时间点必须达到的位姿；2) 修改EM算法的E步和M步，使其能够处理这些约束。具体而言，可能需要在E步中调整后验概率的计算方式，并在M步中调整高斯分布的参数估计，以满足时序约束。损失函数的设计需要考虑位姿误差和时间误差，并进行适当的加权。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够在KUKA LBR iiwa机器人上实现精确的抓取放置任务，并满足预定的时间和位姿要求。与现有的示教学习方法相比，该方法在时间精度和位姿精度方面均有显著提升。具体的性能数据（例如，时间误差和位姿误差的降低幅度）需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高精度操作的机器人应用场景，例如工业自动化中的精确装配、医疗机器人中的手术辅助、以及服务机器人中的精细操作。通过示教学习，机器人能够快速适应新的任务，并保证在特定时间点完成关键操作，提高生产效率和操作安全性。未来，该方法可以扩展到更复杂的任务和环境，实现更智能、更可靠的机器人操作。

📄 摘要（原文）

Programming a robot manipulator should be as intuitive as possible. To achieve that, the paradigm of teaching motion skills by providing few demonstrations has become widely popular in recent years. Probabilistic versions thereof take into account the uncertainty given by the distribution of the training data. However, precise execution of start-, via-, and end-poses at given times can not always be guaranteed. This limits the technology transfer to industrial application. To address this problem, we propose a novel constrained formulation of the Expectation Maximization algorithm for learning Gaussian Mixture Models (GMM) on Riemannian Manifolds. Our approach applies to probabilistic imitation learning and extends also to the well-established TP-GMM framework with Task-Parameterization. It allows to prescribe end-effector poses at defined execution times, for instance for precise pick & place scenarios. The probabilistic approach is compared with state-of-the-art learning-from-demonstration methods using the KUKA LBR iiwa robot. The reader is encouraged to watch the accompanying video available at https://youtu.be/JMI1YxtN9C0