Fourier Transporter: Bi-Equivariant Robotic Manipulation in 3D

📄 arXiv: 2401.12046v2 📥 PDF

作者: Haojie Huang, Owen Howell, Dian Wang, Xupeng Zhu, Robin Walters, Robert Platt

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2024-01-22 (更新: 2024-03-15)

备注: ICLR 2024

💡 一句话要点

提出Fourier Transporter以提高3D机器人抓取效率

🎯 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)

关键词: 机器人抓取 样本效率 行为克隆 对称性 傅里叶变换 3D操作 自动化

📋 核心要点

  1. 现有的机器人抓取和放置任务训练方法通常需要大量的示例和迭代，导致样本效率低下。
  2. Fourier Transporter通过利用抓取-放置问题的对称性，提出了一种高效的开放式行为克隆方法。
  3. 在RLbench基准测试中，FourTran在多个任务上实现了最先进的性能，展示了其优越的样本效率。

📝 摘要（中文）

许多复杂的机器人操作任务可以分解为一系列的抓取和放置动作。在3D环境中，训练机器人学习这些动作序列通常需要大量的迭代或演示。本文提出的Fourier Transporter（FourTran）利用抓取-放置问题中的双重SE(d)xSE(d)对称性，显著提高了样本效率。FourTran是一种开放式行为克隆方法，通过专家演示训练，以预测新环境中的抓取-放置动作。该方法独立地结合了抓取和放置动作的对称性，并利用纤维空间傅里叶变换实现了内存高效的构建。我们在RLbench基准上测试了所提出的网络，并在各种任务中取得了最先进的结果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决3D环境中机器人抓取和放置任务的样本效率低下问题。现有方法通常需要大量的示例和迭代，导致训练时间长且资源消耗大。

核心思路：Fourier Transporter（FourTran）通过利用抓取-放置任务中的双重对称性，设计了一种开放式行为克隆方法，能够在新环境中高效预测抓取和放置动作。

技术框架：FourTran的整体架构包括数据收集、专家演示训练和动作预测三个主要模块。首先，通过专家演示收集数据，然后训练模型以学习抓取和放置动作的预测，最后在新环境中应用该模型进行动作执行。

关键创新：FourTran的主要创新在于其对称性约束的独立性处理，以及利用纤维空间傅里叶变换实现的内存高效构建。这与现有方法的设计理念有本质区别，后者通常未能充分利用对称性。

关键设计：在模型设计中，FourTran采用了特定的损失函数以优化抓取和放置动作的预测精度，并在网络结构上进行了优化，以提高模型的训练效率和推理速度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在RLbench基准测试中，Fourier Transporter在多个任务上实现了最先进的结果，具体性能数据表明其样本效率较传统方法提高了显著的幅度，展示了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业自动化、服务机器人和智能家居等场景。通过提高机器人在复杂环境中的抓取和放置效率，Fourier Transporter有望推动机器人技术在实际应用中的广泛采用，提升生产效率和用户体验。

📄 摘要（原文）

Many complex robotic manipulation tasks can be decomposed as a sequence of pick and place actions. Training a robotic agent to learn this sequence over many different starting conditions typically requires many iterations or demonstrations, especially in 3D environments. In this work, we propose Fourier Transporter (FourTran) which leverages the two-fold SE(d)xSE(d) symmetry in the pick-place problem to achieve much higher sample efficiency. FourTran is an open-loop behavior cloning method trained using expert demonstrations to predict pick-place actions on new environments. FourTran is constrained to incorporate symmetries of the pick and place actions independently. Our method utilizes a fiber space Fourier transformation that allows for memory-efficient construction. We test our proposed network on the RLbench benchmark and achieve state-of-the-art results across various tasks.