General Flow as Foundation Affordance for Scalable Robot Learning
作者: Chengbo Yuan, Chuan Wen, Tong Zhang, Yang Gao
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV
发布日期: 2024-01-21 (更新: 2024-09-23)
备注: https://general-flow.github.io
💡 一句话要点
提出基于3D流的框架以解决机器人学习的可扩展性问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 3D流预测 机器人学习 技能转移 大规模数据 人类视频 闭环控制 可扩展性
📋 核心要点
- 现有方法在获取现实世界操作技能时面临数据稀缺和学习效率低下的挑战。
- 我们提出利用3D流作为预测目标，并从大规模人类视频中直接预测流，以实现技能的零-shot转移。
- 我们的实验结果显示，在没有领域内微调的情况下，成功率达81%，覆盖18个任务，展示了方法的有效性。
📝 摘要（中文）
我们解决了在可扩展框架下获取现实世界操作技能的挑战。我们认为，识别合适的预测目标以利用大规模数据集对于实现高效和通用的学习至关重要。因此，我们提出利用3D流作为理想的预测目标。我们首次从大规模RGBD人类视频数据集中开发了语言条件的3D流预测模型。我们的预测流提供了可操作的指导，从而促进了现实场景中的零-shot技能转移。我们的闭环流预测策略在没有任何领域内微调的情况下，实现了81%的零-shot人类到机器人技能转移成功率，涵盖了6个场景中的18个任务。我们的框架具有可扩展性、广泛应用性和稳定的技能转移等优点。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决在现实世界中获取操作技能的可扩展性问题。现有方法往往依赖于有限的数据集，导致学习效率低下和技能转移困难。
核心思路：我们提出利用3D流作为预测目标，3D流能够有效表示物体未来的运动轨迹，从而为机器人提供可操作的技能指导。通过从大规模人类视频中提取数据，我们能够实现高效的技能学习。
技术框架：我们的框架包括数据采集、3D流预测和技能转移三个主要模块。首先，从人类视频中提取RGBD数据，然后利用语言条件模型进行3D流的预测，最后通过闭环控制策略实现技能的转移。
关键创新：本研究的主要创新在于首次将语言条件的3D流预测模型应用于大规模人类视频数据，显著提高了技能转移的成功率和效率。与传统方法相比，我们的方法在数据利用和学习效率上具有本质的区别。
关键设计：我们设计了特定的损失函数以优化流预测的准确性，并采用了深度学习网络结构来处理RGBD输入，确保了模型的稳定性和泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
我们的实验结果显示，所提出的方法在零-shot人类到机器人技能转移中取得了81%的成功率，涵盖了18个任务，且在没有领域内微调的情况下，表现出色。这一结果显著优于现有方法，展示了我们框架的有效性和可扩展性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括服务机器人、工业自动化和人机协作等场景。通过实现高效的技能转移，机器人能够在多种环境中快速适应并执行复杂任务，极大地提升了其实际价值和应用前景。未来，该框架有望推动机器人学习领域的进一步发展，促进人机协作的智能化进程。
📄 摘要（原文）
We address the challenge of acquiring real-world manipulation skills with a scalable framework. We hold the belief that identifying an appropriate prediction target capable of leveraging large-scale datasets is crucial for achieving efficient and universal learning. Therefore, we propose to utilize 3D flow, which represents the future trajectories of 3D points on objects of interest, as an ideal prediction target. To exploit scalable data resources, we turn our attention to human videos. We develop, for the first time, a language-conditioned 3D flow prediction model directly from large-scale RGBD human video datasets. Our predicted flow offers actionable guidance, thus facilitating zero-shot skill transfer in real-world scenarios. We deploy our method with a policy based on closed-loop flow prediction. Remarkably, without any in-domain finetuning, our method achieves an impressive 81\% success rate in zero-shot human-to-robot skill transfer, covering 18 tasks in 6 scenes. Our framework features the following benefits: (1) scalability: leveraging cross-embodiment data resources; (2) wide application: multiple object categories, including rigid, articulated, and soft bodies; (3) stable skill transfer: providing actionable guidance with a small inference domain-gap. Code, data, and supplementary materials are available https://general-flow.github.io