RobKiNet: Robotic Kinematics Informed Neural Network for Optimal Robot Configuration Prediction

📄 arXiv: 2402.16281v2 📥 PDF

作者: Yanlong Peng, Zhigang Wang, Yisheng Zhang, Pengxu Chang, Ziwen He, Kai Gu, Hongshen Zhang, Ming Chen

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-02-26 (更新: 2025-03-04)

💡 一句话要点

提出RobKiNet以解决机器人配置预测效率问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人运动学 深度学习 任务与运动规划 配置预测 高效算法

📋 核心要点

  1. 现有的任务与运动规划方法在机器人配置参数探索中效率不足，限制了复杂任务的执行能力。
  2. 本文提出RobKiNet框架，将机器人运动学知识融入神经网络，设计了CMP和FMP以实现高效配置预测。
  3. 实验结果显示，CMP和FMP的预测准确率分别为96.67%和98%，运动规划速度提升显著，数据效率也大幅提高。

📝 摘要（中文）

任务与运动规划（TAMP）对机器人与环境的交互及复杂任务的完成至关重要。然而，现有方法在探索机器人配置参数时效率不足。为此，本文提出了一种名为Robotic Kinematics Informed Neural Network（RobKiNet）的框架，将机器人运动学知识融入神经网络中，以实现高效的配置预测。通过设计底盘运动预测器（CMP）和全运动预测器（FMP），RobKiNet能够在不同的运动学约束下进行控制。实验结果表明，CMP和FMP的配置参数预测准确率分别达到96.67%和98%，并且相较于随机采样，运动规划速度分别提升了24.24倍和153倍。此外，RobKiNet在数据效率方面表现出色，CMP和FMP分别只需1/71和1/15052的训练数据即可达到相同的预测准确率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人在任务与运动规划中配置参数预测效率不足的问题。现有方法在探索连续空间中的配置参数时，往往效率低下，无法满足复杂任务的需求。

核心思路：论文提出的RobKiNet框架通过将机器人运动学知识融入神经网络，构建高效的配置预测模型。通过设计底盘运动预测器（CMP）和全运动预测器（FMP），实现了对不同运动学约束的有效处理。

技术框架：RobKiNet的整体架构包括两个主要模块：CMP和FMP。CMP专注于底盘运动的预测，而FMP则实现全身运动的控制。两者分别采用不同的前向和逆向运动学约束，以实现松耦合控制和整体控制。

关键创新：RobKiNet的核心创新在于将运动学知识有效整合进深度学习模型中，显著提高了配置预测的准确性和效率。这一方法与传统的随机采样方法相比，具有本质上的效率优势。

关键设计：在模型设计中，CMP和FMP分别采用了不同的损失函数和网络结构，以适应各自的运动学约束。CMP的训练数据需求仅为1/71，而FMP则为1/15052，显示出RobKiNet在数据利用上的高效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，CMP和FMP的配置参数预测准确率分别达到96.67%和98%。与随机采样方法相比，运动规划速度分别提升了24.24倍和153倍。此外，RobKiNet在数据效率方面表现优异，CMP和FMP分别只需1/71和1/15052的训练数据即可达到相同的预测准确率。

🎯 应用场景

RobKiNet的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括工业机器人、服务机器人以及自主移动机器人等。通过提高机器人在复杂环境中的任务执行能力，RobKiNet能够显著提升机器人在实际应用中的效率和灵活性，推动智能制造和自动化技术的发展。

📄 摘要（原文）

Task and Motion Planning (TAMP) is essential for robots to interact with the world and accomplish complex tasks. The TAMP problem involves a critical gap: exploring the robot's configuration parameters (such as chassis position and robotic arm joint angles) within continuous space to ensure that task-level global constraints are met while also enhancing the efficiency of subsequent motion planning. Existing methods still have significant room for improvement in terms of efficiency. Recognizing that robot kinematics is a key factor in motion planning, we propose a framework called the Robotic Kinematics Informed Neural Network (RobKiNet) as a bridge between task and motion layers. RobKiNet integrates kinematic knowledge into neural networks to train models capable of efficient configuration prediction. We designed a Chassis Motion Predictor(CMP) and a Full Motion Predictor(FMP) using RobKiNet, which employed two entirely different sets of forward and inverse kinematics constraints to achieve loosely coupled control and whole-body control, respectively. Experiments demonstrate that CMP and FMP can predict configuration parameters with 96.67% and 98% accuracy, respectively. That means that the corresponding motion planning can achieve a speedup of 24.24x and 153x compared to random sampling. Furthermore, RobKiNet demonstrates remarkable data efficiency. CMP only requires 1/71 and FMP only requires 1/15052 of the training data for the same prediction accuracy compared to other deep learning methods. These results demonstrate the great potential of RoboKiNet in robot applications.