Pushing the Limits of Cross-Embodiment Learning for Manipulation and Navigation
作者: Jonathan Yang, Catherine Glossop, Arjun Bhorkar, Dhruv Shah, Quan Vuong, Chelsea Finn, Dorsa Sadigh, Sergey Levine
分类: cs.RO
发布日期: 2024-02-29
备注: 16 pages, 9 figures
💡 一句话要点
提出跨体态学习方法以提升机器人操作与导航能力
🎯 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) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 跨体态学习 机器人操作 导航任务 知识迁移 目标条件策略
📋 核心要点
- 现有方法在不同体态之间的知识迁移效果有限，尤其是在导航与操作任务之间。
- 本研究提出了一种单一目标条件策略，能够同时处理多种机器人体态的导航与操作任务。
- 实验结果表明，结合导航数据的训练显著提升了目标条件操作的鲁棒性和性能，且实现了零样本控制。
📝 摘要（中文）
近年来，机器人和模仿学习领域在利用多种体态数据训练大规模基础模型方面取得了显著进展。本研究探讨了在异构体态背景下，如何通过将机器人导航和操作任务视为单一目标任务来促进知识迁移。我们训练了一个单一的目标条件策略，能够控制机械臂、四旋翼、四足机器人和移动基座。研究发现，结合导航数据的共同训练能够增强目标条件操作的鲁棒性和性能，并在零样本情况下成功控制新的移动操控器。这些结果表明，大规模机器人策略可以从不同体态收集的数据中受益。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决在异构体态下，如何有效地进行知识迁移的问题。现有方法在不同任务（如导航与操作）之间的迁移能力不足，限制了机器人在多种环境中的适应性。
核心思路：论文提出将导航和操作任务视为单一目标任务，通过共同训练来增强模型的泛化能力和鲁棒性。这种设计使得不同体态的机器人能够共享知识，从而提高整体性能。
技术框架：整体架构包括数据收集、模型训练和评估三个主要阶段。首先，收集来自不同体态的导航和操作数据；其次，训练一个统一的目标条件策略；最后，通过在新体态上的测试评估模型性能。
关键创新：最重要的创新在于提出了跨体态的共同训练方法，使得不同任务之间的知识迁移成为可能。这与传统方法的单一任务训练形成鲜明对比，显著提高了模型的适应性。
关键设计：在模型设计中，采用了目标条件策略，结合了多种体态的数据。损失函数设计上，考虑了导航与操作任务的共同目标，确保模型在不同体态下的表现一致性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，结合导航数据的训练使得目标条件操作的性能提升了显著的幅度，尤其是在使用手腕-mounted 摄像头的情况下。通过零样本控制，模型成功地在新的移动操控器上执行任务，证明了其强大的泛化能力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自动化仓储、无人驾驶、服务机器人等。通过提升机器人在多种体态下的操作与导航能力，能够实现更高效的任务执行，降低人工干预的需求，具有重要的实际价值和广泛的市场前景。
📄 摘要（原文）
Recent years in robotics and imitation learning have shown remarkable progress in training large-scale foundation models by leveraging data across a multitude of embodiments. The success of such policies might lead us to wonder: just how diverse can the robots in the training set be while still facilitating positive transfer? In this work, we study this question in the context of heterogeneous embodiments, examining how even seemingly very different domains, such as robotic navigation and manipulation, can provide benefits when included in the training data for the same model. We train a single goal-conditioned policy that is capable of controlling robotic arms, quadcopters, quadrupeds, and mobile bases. We then investigate the extent to which transfer can occur across navigation and manipulation on these embodiments by framing them as a single goal-reaching task. We find that co-training with navigation data can enhance robustness and performance in goal-conditioned manipulation with a wrist-mounted camera. We then deploy our policy trained only from navigation-only and static manipulation-only data on a mobile manipulator, showing that it can control a novel embodiment in a zero-shot manner. These results provide evidence that large-scale robotic policies can benefit from data collected across various embodiments. Further information and robot videos can be found on our project website http://extreme-cross-embodiment.github.io.