Universal Manipulation Interface: In-The-Wild Robot Teaching Without In-The-Wild Robots

📄 arXiv: 2402.10329v3 📥 PDF

作者: Cheng Chi, Zhenjia Xu, Chuer Pan, Eric Cousineau, Benjamin Burchfiel, Siyuan Feng, Russ Tedrake, Shuran Song

分类: cs.RO

发布日期: 2024-02-15 (更新: 2024-03-06)

备注: Project website: https://umi-gripper.github.io

💡 一句话要点

提出通用操作接口以解决机器人教学中的数据收集问题

🎯 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: 机器人教学 数据收集 策略学习 硬件无关性 零-shot泛化

📋 核心要点

  1. 现有方法在机器人教学中面临数据收集困难，尤其是在复杂的动态环境中。
  2. UMI通过手持抓取器和精心设计的接口，实现了便携且信息丰富的数据收集，支持直接从人类演示中学习策略。
  3. 实验结果表明，UMI学习的策略能够在新环境中零-shot泛化，展示出优越的操作能力和适应性。

📝 摘要（中文）

我们提出了通用操作接口（UMI）——一个数据收集和策略学习框架，能够直接将人类在真实环境中的演示技能转移到可部署的机器人策略中。UMI结合手持抓取器和精心设计的接口，支持便携、低成本且信息丰富的数据收集，适用于复杂的双手和动态操作演示。为了促进可部署策略学习，UMI设计了一个策略接口，具备推理时延匹配和相对轨迹动作表示。所学习的策略具有硬件无关性，能够在多个机器人平台上部署。UMI框架解锁了新的机器人操作能力，仅通过更改每个任务的训练数据，就能实现零-shot可泛化的动态、双手、精确和长时间行为。我们通过全面的真实世界实验展示了UMI的多样性和有效性，UMI学习的策略在训练于多样化的人类演示后，能够在新环境和物体上零-shot泛化。UMI的硬件和软件系统已开源。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决机器人在真实环境中进行教学时的数据收集困难，现有方法往往需要昂贵的设备和复杂的设置，限制了其应用范围。

核心思路：UMI框架通过结合手持抓取器与精心设计的用户接口，简化了数据收集过程，使得机器人能够直接从人类演示中学习操作技能。

技术框架：UMI的整体架构包括数据收集模块、策略学习模块和策略部署模块。数据收集模块负责捕捉人类演示，策略学习模块则利用收集的数据训练可部署的机器人策略，最后策略部署模块将学习到的策略应用于不同的机器人平台。

关键创新：UMI的主要创新在于其硬件无关性和零-shot泛化能力，允许策略在不同机器人平台上无缝迁移，这与传统方法依赖特定硬件的限制形成鲜明对比。

关键设计：UMI设计了一个策略接口，具备推理时延匹配和相对轨迹动作表示，确保在推理阶段的高效性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，UMI学习的策略在新环境和物体上实现了零-shot泛化，展现出优异的动态、双手和长时间操作能力。与基线方法相比，UMI的策略在复杂任务中的成功率显著提升，具体数据未提供。

🎯 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。UMI框架的灵活性和可扩展性使其能够适应多种操作任务，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

We present Universal Manipulation Interface (UMI) -- a data collection and policy learning framework that allows direct skill transfer from in-the-wild human demonstrations to deployable robot policies. UMI employs hand-held grippers coupled with careful interface design to enable portable, low-cost, and information-rich data collection for challenging bimanual and dynamic manipulation demonstrations. To facilitate deployable policy learning, UMI incorporates a carefully designed policy interface with inference-time latency matching and a relative-trajectory action representation. The resulting learned policies are hardware-agnostic and deployable across multiple robot platforms. Equipped with these features, UMI framework unlocks new robot manipulation capabilities, allowing zero-shot generalizable dynamic, bimanual, precise, and long-horizon behaviors, by only changing the training data for each task. We demonstrate UMI's versatility and efficacy with comprehensive real-world experiments, where policies learned via UMI zero-shot generalize to novel environments and objects when trained on diverse human demonstrations. UMI's hardware and software system is open-sourced at https://umi-gripper.github.io.