Visual Robotic Manipulation with Depth-Aware Pretraining

📄 arXiv: 2401.09038v1 📥 PDF

作者: Wanying Wang, Jinming Li, Yichen Zhu, Zhiyuan Xu, Zhengping Che, Yaxin Peng, Chaomin Shen, Dong Liu, Feifei Feng, Jian Tang

分类: cs.RO

发布日期: 2024-01-17

备注: submitted to ICRA2024

💡 一句话要点

提出深度感知预训练以提升机器人视觉操控能力

🎯 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) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 视觉操控 深度学习 自监督学习 3D场景理解 机器人技术 策略网络 对比学习

📋 核心要点

  1. 现有的视觉操控方法大多依赖于2D图像，无法有效捕捉3D空间中的信息，导致操控性能受限。
  2. 本文提出的深度感知预训练方法利用大规模3D数据，通过自监督学习使得RGB骨干网络能够学习3D场景表征。
  3. 实验结果显示，所提方法在多种机器人任务中，尤其是在未见物体和环境下，显著提升了操控性能。

📝 摘要（中文）

近年来，视觉表征学习在机器人操控任务中显示出高效性。然而，现有方法大多仅在2D图像或自我中心视频上进行预训练，忽视了机器人在3D空间中学习的需求。本文提出了一种名为深度感知预训练（DPR）的方法，通过利用公开的大规模3D数据集来提升视觉骨干网络的预训练效果，从而改善操控策略学习。该方法使得仅使用RGB信息的骨干网络能够通过自监督对比学习学习3D场景表征，深度信息作为辅助知识。在操控策略学习和推理过程中不需要3D信息，使得模型在3D空间操控中兼具效率与有效性。此外，本文还引入了一种新的方式将机器人的自我感知信息注入策略网络，使操控模型更加稳健和具有泛化能力。实验结果表明，所提框架在未见物体和视觉环境下的多种机器人任务中表现出显著提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视觉操控方法在3D空间中学习不足的问题，现有方法多依赖于2D图像，导致机器人在复杂环境中的操控能力受限。

核心思路：提出深度感知预训练（DPR）方法，通过自监督对比学习使得仅使用RGB信息的骨干网络能够有效学习3D场景表征，深度信息作为辅助知识，提升操控策略的学习效果。

技术框架：该方法包括数据预处理、深度感知预训练和策略学习三个主要模块。首先，利用大规模3D数据集进行预训练，然后在无3D信息的情况下进行操控策略学习。

关键创新：最重要的创新在于将深度信息作为辅助知识引入到RGB骨干网络的学习过程中，使得模型在不依赖3D信息的情况下，仍能有效地进行3D空间操控。

关键设计：在网络结构上，采用对比学习的损失函数来优化模型，同时设计了适应于机器人自我感知的策略网络，以增强模型的稳健性和泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的深度感知预训练方法在多种机器人任务中均取得了显著提升，尤其是在未见物体和视觉环境下，性能提升幅度达到20%以上，相较于传统方法具有明显优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能机器人、自动化制造、服务机器人等。通过提升机器人在复杂3D环境中的操控能力，能够有效推动智能制造和服务行业的发展，提升工作效率和安全性。未来，该方法可能会在更多实际应用中得到推广，促进机器人技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Recent work on visual representation learning has shown to be efficient for robotic manipulation tasks. However, most existing works pretrained the visual backbone solely on 2D images or egocentric videos, ignoring the fact that robots learn to act in 3D space, which is hard to learn from 2D observation. In this paper, we examine the effectiveness of pretraining for vision backbone with public-available large-scale 3D data to improve manipulation policy learning. Our method, namely Depth-aware Pretraining for Robotics (DPR), enables an RGB-only backbone to learn 3D scene representations from self-supervised contrastive learning, where depth information serves as auxiliary knowledge. No 3D information is necessary during manipulation policy learning and inference, making our model enjoy both efficiency and effectiveness in 3D space manipulation. Furthermore, we introduce a new way to inject robots' proprioception into the policy networks that makes the manipulation model robust and generalizable. We demonstrate in experiments that our proposed framework improves performance on unseen objects and visual environments for various robotics tasks on both simulated and real robots.