Adaptive Mobile Manipulation for Articulated Objects In the Open World
作者: Haoyu Xiong, Russell Mendonca, Kenneth Shaw, Deepak Pathak
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG, eess.SY
发布日期: 2024-01-25 (更新: 2024-01-28)
备注: Website at https://open-world-mobilemanip.github.io/
💡 一句话要点
提出开放世界移动操控系统以解决复杂物体操作问题
🎯 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: 移动操控 自适应学习 开放世界 机器人技术 关节物体 在线学习 低成本硬件
📋 核心要点
- 现有的移动操控研究多集中于封闭环境，缺乏对开放世界中复杂物体的有效操作能力。
- 本文提出的开放世界移动操控系统结合自适应学习框架，实现了对新物体的在线学习与适应。
- 实验结果显示，系统在每个物体上在线学习不到一小时，成功率从50%提升至95%，表现出色。
📝 摘要（中文）
在开放式非结构化环境中部署机器人一直是一个长期的研究难题。然而，现有的机器人研究多集中于封闭实验室环境，且以简单的抓取-移动-放置任务为主，远未触及该领域的深层次问题。本文提出了一种开放世界移动操控系统，旨在处理现实中的关节物体操作，如门、橱柜、抽屉和冰箱等。该系统采用自适应学习框架，首先通过行为克隆从小规模数据中学习，然后在在线实践中对超出训练分布的新物体进行学习。此外，我们开发了一种低成本的移动操控硬件平台，能够在非结构化环境中安全、自动地进行在线适应，成本约为20,000美元。实验中，我们在CMU校园内使用了20个关节物体，系统成功率从行为克隆预训练的50%提升至95%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人在开放式非结构化环境中对复杂关节物体的操作问题。现有方法多局限于简单的抓取和放置任务，无法应对多样化的实际场景。
核心思路：论文提出了一种开放世界移动操控系统，利用自适应学习框架，首先通过行为克隆进行初步学习，然后通过在线实践对新物体进行适应性学习，以应对训练数据之外的情况。
技术框架：系统整体架构包括数据采集、行为克隆学习、在线适应学习三个主要模块。初始阶段通过小规模数据进行行为克隆，随后在实际操作中不断优化和调整。
关键创新：最重要的创新在于结合了自适应学习与低成本硬件平台，能够在复杂环境中实现安全的在线适应，显著提升了操作成功率。
关键设计：系统设计中采用了特定的损失函数来优化学习效果，并通过调整网络结构以适应不同物体的特性，确保了高效的学习与适应能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，系统在每个物体上进行不到一小时的在线学习后，成功率从行为克隆预训练的50%提升至95%。这一显著提升展示了自适应学习在复杂物体操作中的有效性，具有重要的实用价值。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括家庭服务机器人、智能仓储系统以及其他需要在动态环境中进行物体操控的场景。其实际价值在于提升机器人在复杂环境中的自主操作能力，未来可广泛应用于智能家居、物流和医疗等行业。
📄 摘要（原文）
Deploying robots in open-ended unstructured environments such as homes has been a long-standing research problem. However, robots are often studied only in closed-off lab settings, and prior mobile manipulation work is restricted to pick-move-place, which is arguably just the tip of the iceberg in this area. In this paper, we introduce Open-World Mobile Manipulation System, a full-stack approach to tackle realistic articulated object operation, e.g. real-world doors, cabinets, drawers, and refrigerators in open-ended unstructured environments. The robot utilizes an adaptive learning framework to initially learns from a small set of data through behavior cloning, followed by learning from online practice on novel objects that fall outside the training distribution. We also develop a low-cost mobile manipulation hardware platform capable of safe and autonomous online adaptation in unstructured environments with a cost of around 20,000 USD. In our experiments we utilize 20 articulate objects across 4 buildings in the CMU campus. With less than an hour of online learning for each object, the system is able to increase success rate from 50% of BC pre-training to 95% using online adaptation. Video results at https://open-world-mobilemanip.github.io/