CORN: Contact-based Object Representation for Nonprehensile Manipulation of General Unseen Objects
作者: Yoonyoung Cho, Junhyek Han, Yoontae Cho, Beomjoon Kim
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-03-16
备注: ICLR 2024
💡 一句话要点
提出接触式物体表示以解决非抓握物体操作问题
🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 非抓握操作 强化学习 接触建模 物体表示 机器人技术 点云处理 变换器架构
📋 核心要点
- 现有的强化学习方法在处理多样物体形状时缺乏泛化能力，且简单的动作原语限制了机器人运动的多样性。
- 本文提出了一种接触式物体表示和预训练管道，利用轻量级的变换器架构处理点云，实现大规模并行训练。
- 通过零-shot迁移到新颖的真实物体，验证了所提方法在时间和数据效率上的显著提升。
📝 摘要（中文）
非抓握操作对于处理在实际环境中难以抓取的物体至关重要。为了解决传统建模方法中接触建模的困难，强化学习（RL）成为一种有前景的替代方案。然而，现有的RL方法要么无法在多样的物体形状上进行泛化，要么使用简单的动作原语，限制了机器人运动的多样性。本文提出了一种新颖的接触式物体表示和预训练管道，以应对这一挑战。我们利用轻量级的基于补丁的变换器架构处理点云，从而实现大规模并行训练。与从头学习或其他形状表示基线相比，我们的表示促进了时间和数据的高效学习。我们通过将训练好的策略零-shot迁移到新颖的真实物体上，验证了整体系统的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决非抓握操作中物体接触建模的困难，现有方法在多样物体形状上泛化能力不足，且训练成本高。
核心思路：提出接触式物体表示，通过轻量级的补丁变换器架构处理点云数据，以实现高效的并行训练，降低训练成本。
技术框架：整体架构包括接触式物体表示模块、预训练管道和基于变换器的编码器，能够处理高维传感器输入并进行大规模训练。
关键创新：最重要的创新在于提出了一种新的接触式物体表示方法，显著提高了在多样物体几何形状上的学习效率，与传统方法相比，降低了对复杂接触建模的依赖。
关键设计：采用轻量级的补丁变换器架构，设计了适应点云处理的网络结构，优化了损失函数以提高训练效率，并通过并行化训练提升了系统的整体性能。
📊 实验亮点
实验结果表明，所提方法在零-shot迁移到新物体时表现优异，相较于从头学习或其他基线方法，训练效率提高了显著的百分比，验证了接触式物体表示的有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人抓取、物体操作和自动化制造等。通过提高机器人在复杂环境中对非抓握物体的操作能力，能够显著提升自动化系统的灵活性和适应性，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Nonprehensile manipulation is essential for manipulating objects that are too thin, large, or otherwise ungraspable in the wild. To sidestep the difficulty of contact modeling in conventional modeling-based approaches, reinforcement learning (RL) has recently emerged as a promising alternative. However, previous RL approaches either lack the ability to generalize over diverse object shapes, or use simple action primitives that limit the diversity of robot motions. Furthermore, using RL over diverse object geometry is challenging due to the high cost of training a policy that takes in high-dimensional sensory inputs. We propose a novel contact-based object representation and pretraining pipeline to tackle this. To enable massively parallel training, we leverage a lightweight patch-based transformer architecture for our encoder that processes point clouds, thus scaling our training across thousands of environments. Compared to learning from scratch, or other shape representation baselines, our representation facilitates both time- and data-efficient learning. We validate the efficacy of our overall system by zero-shot transferring the trained policy to novel real-world objects. Code and videos are available at https://sites.google.com/view/contact-non-prehensile.