Harmonic Mobile Manipulation
作者: Ruihan Yang, Yejin Kim, Rose Hendrix, Aniruddha Kembhavi, Xiaolong Wang, Kiana Ehsani
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG
发布日期: 2023-12-11 (更新: 2024-12-05)
备注: More results are on our project site: https://rchalyang.github.io/HarmonicMM/
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出 HarmonicMM，解决移动操作中导航与操作协同优化问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 移动操作 端到端学习 导航操作协同 强化学习 机器人 视觉感知 家庭服务机器人
📋 核心要点
- 现有移动操作方法通常将导航和操作解耦，导致在需要紧密协同的任务中表现不佳，例如开门。
- HarmonicMM 采用端到端学习方法，直接优化导航和操作的协同，避免了人为分割可能造成的性能瓶颈。
- 该方法在模拟和真实环境中验证，能够泛化到未见过的场景，并成功部署在真实公寓中，展示了其应用潜力。
📝 摘要（中文）
近年来，机器人技术在复杂场景导航和多样物体操作方面取得了显著进展。然而，在需要协调行为的家庭任务中，例如开门，机器人仍然表现不足。将导航和操作分解开来的方法在某些任务中有效，但在需要协同动作的场景中失效。为了解决这一挑战，我们提出了 HarmonicMM，一种端到端学习方法，可以优化导航和操作，在日常任务中显著优于现有技术。该方法在模拟和真实环境中进行了验证，并且无需额外调整即可适应新的、未见过的环境。我们的贡献包括一个新的移动操作基准，以及在真实的、未见过的公寓中仅使用RGB视觉观察的成功部署，展示了在日常生活中实际部署室内机器人的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决移动操作任务中导航和操作的协同问题。现有方法通常将导航和操作分解为独立的模块，分别进行优化，这种方式忽略了两者之间的内在联系，导致在需要精细协调的任务中表现不佳。例如，机器人需要先靠近门把手，然后才能执行开门操作，导航的精度直接影响操作的成功率。
核心思路：HarmonicMM 的核心思路是通过端到端学习，将导航和操作作为一个整体进行优化。这种方法允许模型学习导航和操作之间的复杂依赖关系，从而实现更高效、更自然的协同动作。通过联合优化，模型可以更好地理解环境，并根据任务需求调整导航策略，以方便后续的操作。
技术框架：HarmonicMM 采用端到端的神经网络架构，输入为 RGB 图像，输出为机器人的运动控制指令。整体流程包括：视觉感知模块，用于提取环境特征；运动规划模块，用于生成导航路径和操作动作；控制模块，用于执行运动指令。所有模块通过端到端的方式进行训练，使得模型能够学习到导航和操作之间的最佳协同策略。
关键创新：HarmonicMM 的关键创新在于其端到端的学习框架，它打破了传统移动操作方法中导航和操作分离的模式。通过联合优化，模型能够学习到导航和操作之间的复杂依赖关系，从而实现更高效、更自然的协同动作。此外，该论文还提出了一个新的移动操作基准，为未来的研究提供了参考。
关键设计：HarmonicMM 的关键设计包括：使用深度卷积神经网络提取视觉特征；采用强化学习算法训练模型，奖励函数的设计鼓励机器人完成任务并避免碰撞；使用 curriculum learning 策略，逐步增加训练难度，提高模型的泛化能力。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，但此处未给出具体数值。
📊 实验亮点
HarmonicMM 在模拟和真实环境中进行了广泛的实验验证。在模拟环境中，HarmonicMM 在多个移动操作任务上显著优于现有的基线方法。在真实的公寓环境中，HarmonicMM 成功地完成了开门、取物等任务，并且能够泛化到未见过的场景。实验结果表明，HarmonicMM 具有很强的鲁棒性和泛化能力，为实际部署奠定了基础。具体性能数据未知，请参考论文原文。
🎯 应用场景
HarmonicMM 有潜力应用于各种需要移动操作的场景，例如家庭服务、物流配送、医疗辅助等。在家庭环境中，机器人可以利用 HarmonicMM 完成开门、取物、清洁等任务。在物流配送中，机器人可以利用 HarmonicMM 在仓库或商场中自主导航并抓取货物。在医疗辅助中，机器人可以利用 HarmonicMM 协助医生进行手术或护理病人。该研究的成功部署预示着未来机器人将在日常生活中扮演更重要的角色。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in robotics have enabled robots to navigate complex scenes or manipulate diverse objects independently. However, robots are still impotent in many household tasks requiring coordinated behaviors such as opening doors. The factorization of navigation and manipulation, while effective for some tasks, fails in scenarios requiring coordinated actions. To address this challenge, we introduce, HarmonicMM, an end-to-end learning method that optimizes both navigation and manipulation, showing notable improvement over existing techniques in everyday tasks. This approach is validated in simulated and real-world environments and adapts to novel unseen settings without additional tuning. Our contributions include a new benchmark for mobile manipulation and the successful deployment with only RGB visual observation in a real unseen apartment, demonstrating the potential for practical indoor robot deployment in daily life. More results are on our project site: https://rchalyang.github.io/HarmonicMM/