Inverse Kinematics for Neuro-Robotic Grasping with Humanoid Embodied Agents
作者: Jan-Gerrit Habekost, Connor Gäde, Philipp Allgeuer, Stefan Wermter
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2024-04-12 (更新: 2024-11-06)
备注: Published at IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2024
💡 一句话要点
提出神经机器人逆向运动学方法以实现人形机器人抓取
🎯 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: 逆向运动学 运动规划 类人机器人 抓取任务 神经网络 Bézier曲线 人机交互 机器人控制
📋 核心要点
- 现有的运动规划方法在复杂环境中难以快速生成平滑的机器人运动，尤其是在抓取任务中。
- 本文提出了一种基于Bézier曲线的零-shot运动规划方法，通过CycleIK逆向运动学实现关节空间轨迹的生成，支持多种机器人设计。
- 实验结果表明，CycleIK在抓取任务中的成功率高达82%，并且在短时间内的算法运行效率优于现有的IK求解器。
📝 摘要（中文）
本文介绍了一种新颖的零-shot运动规划方法，使用户能够快速设计平滑的机器人运动轨迹。通过神经启发的逆向运动学方法CycleIK，将基于Bézier曲线的笛卡尔规划转化为关节空间轨迹，并实现平台独立性，适用于任意机器人设计。该方法在两个类人机器人NICO和NICOL的物理硬件上进行了评估，展示了在以人为中心的抓取场景中的有效性。我们将该方法与大型语言模型（LLM）结合，使其能够执行一系列物理动作，并通过语言指令控制不同的机器人。抓取原语的引入使得对家庭物体的精确操作成为可能。CycleIK方法在仿真中与流行的数值IK求解器和最先进的神经IK方法进行了比较，结果显示其在算法运行时间极短时具有竞争力或优于所有评估方法。抓取原语在NICO和NICOL机器人上的成功率分别为72%和82%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有运动规划方法在复杂抓取任务中生成平滑运动轨迹的不足，尤其是在多种机器人设计下的适应性问题。
核心思路：提出了一种基于Bézier曲线的零-shot运动规划方法，通过神经启发的逆向运动学方法CycleIK，将笛卡尔空间的运动规划转化为关节空间轨迹，从而实现快速且平滑的运动生成。
技术框架：整体架构包括运动规划模块、逆向运动学模块和执行模块。运动规划模块生成笛卡尔空间的轨迹，逆向运动学模块将其转化为关节空间轨迹，执行模块负责在物理机器人上实现这些运动。
关键创新：CycleIK方法的创新在于其平台独立性，能够适应任意机器人设计，并且在短时间内提供高效的运动规划，显著提升了抓取任务的成功率。
关键设计：在CycleIK中，采用了特定的损失函数来优化关节角度的平滑性，同时设计了适应不同机器人结构的参数设置，以确保运动的自然流畅。该方法在仿真中与多种IK求解器进行了对比，验证了其有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，更新后的CycleIK方法在抓取任务中表现优异，NICO和NICOL机器人的抓取成功率分别达到72%和82%。与现有的数值IK求解器和神经IK方法相比，CycleIK在短时间内的算法运行效率更高，展现出良好的竞争力。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用潜力，尤其是在家庭机器人、服务机器人和工业自动化等领域。通过提高机器人在复杂环境中的抓取能力，能够显著提升人机交互的效率和安全性，未来可能推动智能家居和自动化生产的发展。
📄 摘要（原文）
This paper introduces a novel zero-shot motion planning method that allows users to quickly design smooth robot motions in Cartesian space. A Bézier curve-based Cartesian plan is transformed into a joint space trajectory by our neuro-inspired inverse kinematics (IK) method CycleIK, for which we enable platform independence by scaling it to arbitrary robot designs. The motion planner is evaluated on the physical hardware of the two humanoid robots NICO and NICOL in a human-in-the-loop grasping scenario. Our method is deployed with an embodied agent that is a large language model (LLM) at its core. We generalize the embodied agent, that was introduced for NICOL, to also embody NICO. The agent can execute a discrete set of physical actions and allows the user to verbally instruct various different robots. We contribute a grasping primitive to its action space that allows for precise manipulation of household objects. The updated CycleIK method is compared to popular numerical IK solvers and state-of-the-art neural IK methods in simulation and is shown to be competitive with or outperform all evaluated methods when the algorithm runtime is very short. The grasping primitive is evaluated on both NICOL and NICO robots with a reported grasp success of 72% to 82% for each robot, respectively.