A Contact Model based on Denoising Diffusion to Learn Variable Impedance Control for Contact-rich Manipulation

📄 arXiv: 2403.13221v1 📥 PDF

作者: Masashi Okada, Mayumi Komatsu, Tadahiro Taniguchi

分类: cs.RO

发布日期: 2024-03-20

💡 一句话要点

提出基于去噪扩散模型的接触模型以解决变阻抗控制问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 去噪扩散模型 变阻抗控制 接触动态 机器人控制 贝叶斯优化

📋 核心要点

  1. 现有方法在接触丰富任务中依赖试错的贝叶斯优化，导致操作成本高且效率低。
  2. 论文提出的去噪接触模型（DCM）通过预测接触轨迹，利用神经网络减少了机器人操作成本。
  3. 实验结果显示，DCM在仿真和真实环境中表现出与传统方法相当的性能，同时显著减少了试验次数。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的方法，通过开发去噪接触模型（DCM）来学习机器人在接触丰富任务中的控制，如擦拭。以往的方法依赖于通过试错进行贝叶斯优化来调节时间变化的阻抗控制，而该方法旨在通过预测机器人接触轨迹来减少操作成本。由于接触动态本质上高度非线性，模拟这些动态需要迭代计算。为了解决这些限制，DCM利用去噪扩散模型，通过多步去噪的迭代计算来模拟复杂动态，从而提高预测精度。仿真和真实环境中的阻抗调节实验表明，DCM在性能上与传统的基于机器人优化的方法相当，同时减少了机器人试验的次数。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人在接触丰富任务中的控制问题，现有方法依赖于试错的贝叶斯优化，导致效率低下和高成本。

核心思路：提出的去噪接触模型（DCM）通过多步去噪的迭代计算来模拟复杂的接触动态，从而提高预测精度并减少操作成本。

技术框架：DCM的整体架构包括输入变阻抗参数、通过去噪扩散模型进行动态模拟、以及输出预测的接触轨迹。主要模块包括神经网络模型和迭代计算过程。

关键创新：DCM的核心创新在于使用去噪扩散模型来处理非线性接触动态，这与传统的基于贝叶斯优化的方法本质上不同，后者依赖于试错过程。

关键设计：在模型设计中，关键参数包括去噪步骤的数量、损失函数的选择以及网络结构的深度，这些设计均旨在提高模型的预测能力和计算效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，去噪接触模型（DCM）在仿真和真实环境中的表现与传统优化方法相当，同时减少了机器人试验次数，提升了操作效率，显示出显著的应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人清洁、装配和其他需要精确接触控制的任务。通过降低操作成本和提高效率，DCM可以在工业自动化和服务机器人领域产生重要影响，推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

In this paper, a novel approach is proposed for learning robot control in contact-rich tasks such as wiping, by developing Diffusion Contact Model (DCM). Previous methods of learning such tasks relied on impedance control with time-varying stiffness tuning by performing Bayesian optimization by trial-and-error with robots. The proposed approach aims to reduce the cost of robot operation by predicting the robot contact trajectories from the variable stiffness inputs and using neural models. However, contact dynamics are inherently highly nonlinear, and their simulation requires iterative computations such as convex optimization. Moreover, approximating such computations by using finite-layer neural models is difficult. To overcome these limitations, the proposed DCM used the denoising diffusion models that could simulate the complex dynamics via iterative computations of multi-step denoising, thus improving the prediction accuracy. Stiffness tuning experiments conducted in simulated and real environments showed that the DCM achieved comparable performance to a conventional robot-based optimization method while reducing the number of robot trials.