GenCHiP: Generating Robot Policy Code for High-Precision and Contact-Rich Manipulation Tasks

📄 arXiv: 2404.06645v1 📥 PDF

作者: Kaylee Burns, Ajinkya Jain, Keegan Go, Fei Xia, Michael Stark, Stefan Schaal, Karol Hausman

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-04-09

备注: 14 pages, 12 figures

💡 一句话要点

提出GenCHiP以解决高精度接触丰富的机器人操作问题

🎯 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: 机器人操作 策略生成 大型语言模型 高精度任务 接触力推理 动作空间 功能操作基准 NIST任务板

📋 核心要点

  1. 现有方法在生成高精度和接触丰富的机器人操作策略时面临挑战，尤其是在处理接触力和成功容忍度方面。
  2. 本文提出了一种通过重新参数化动作空间的方法，使其符合交互力和刚度的约束，从而提高LLMs生成策略的能力。
  3. 实验结果表明，采用该方法生成的策略在功能操作基准和NIST任务板基准上，性能提升超过3倍和4倍，显著优于传统方法。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在生成机器人策略代码方面取得了一定成功，但目前的成果主要限于不需要精确运动的高层次任务。本文探讨了LLMs在需要接触力推理和紧密成功容忍度的任务中的有效性。研究发现，通过重新参数化动作空间以包含与交互力和刚度的约束，LLMs能够成功生成多种接触丰富和高精度的操作策略，甚至在感知误差或抓取不准确等噪声条件下。通过在功能操作基准（FMB）和NIST任务板基准上验证该方法，结果显示与非合规动作空间相比，政策生成的效果提升超过3倍和4倍。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有大型语言模型在生成高精度和接触丰富的机器人操作策略时的不足，尤其是在处理接触力和成功容忍度方面的挑战。现有方法通常无法有效应对这些复杂任务。

核心思路：论文的核心思路是重新参数化动作空间，使其包含与交互力和刚度的约束，从而使LLMs能够更好地生成适用于高精度和接触丰富任务的策略。这种设计旨在提高策略生成的准确性和鲁棒性。

技术框架：整体架构包括动作空间的重新参数化、对象姿态估计方法的结合，以及基于LLMs的策略生成模块。通过这些模块的协同工作，系统能够在复杂环境中生成有效的操作策略。

关键创新：最重要的技术创新点在于引入了合规性约束的动作空间，这与现有方法的非合规动作空间形成了本质区别。通过这种创新，LLMs能够在处理接触丰富的任务时表现出更高的灵活性和准确性。

关键设计：在关键设计方面，论文详细描述了动作空间的参数设置、损失函数的选择，以及网络结构的设计细节。这些设计确保了生成策略的有效性和适应性，特别是在面对感知误差和抓取不准确的情况下。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，采用重新参数化的合规动作空间后，LLMs生成的策略在功能操作基准和NIST任务板基准上的性能提升超过3倍和4倍，显著优于传统的非合规动作空间方法，验证了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业机器人、服务机器人以及医疗机器人等需要高精度操作的场景。通过提高机器人在复杂环境中的操作能力，能够显著提升生产效率和安全性，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have been successful at generating robot policy code, but so far these results have been limited to high-level tasks that do not require precise movement. It is an open question how well such approaches work for tasks that require reasoning over contact forces and working within tight success tolerances. We find that, with the right action space, LLMs are capable of successfully generating policies for a variety of contact-rich and high-precision manipulation tasks, even under noisy conditions, such as perceptual errors or grasping inaccuracies. Specifically, we reparameterize the action space to include compliance with constraints on the interaction forces and stiffnesses involved in reaching a target pose. We validate this approach on subtasks derived from the Functional Manipulation Benchmark (FMB) and NIST Task Board Benchmarks. Exposing this action space alongside methods for estimating object poses improves policy generation with an LLM by greater than 3x and 4x when compared to non-compliant action spaces