Ag2Manip: Learning Novel Manipulation Skills with Agent-Agnostic Visual and Action Representations

📄 arXiv: 2404.17521v1 📥 PDF

作者: Puhao Li, Tengyu Liu, Yuyang Li, Muzhi Han, Haoran Geng, Shu Wang, Yixin Zhu, Song-Chun Zhu, Siyuan Huang

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2024-04-26

备注: Project website and open-source code: https://xiaoyao-li.github.io/research/ag2manip

💡 一句话要点

提出Ag2Manip以解决机器人操作任务中的领域差距问题

🎯 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)

关键词: 机器人操作 领域适应 视觉表示 动作表示 模仿学习 泛化能力 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在机器人操作任务中面临领域差距和成功执行稀疏性的问题，导致任务表示不清晰。
  2. Ag2Manip提出了一种代理无关的视觉和动作表示，增强了操作任务的泛化能力，解决了现有方法的不足。
  3. 在多个模拟基准测试中，Ag2Manip实现了325%的性能提升，并在现实世界中将模仿学习成功率提高至77.5%。

📝 摘要（中文）

自主机器人系统能够学习新颖的操作任务，预计将改变从制造业到服务自动化的各个行业。然而，现代方法（如VIP和R3M）面临显著挑战，尤其是在机器人实现之间的领域差距和特定动作空间内成功任务执行的稀疏性，导致任务表示的不对齐和模糊。我们提出Ag2Manip（Agent-Agnostic representations for Manipulation）框架，通过两项关键创新来克服这些挑战：一种基于人类操作视频的新型代理无关视觉表示，模糊了具体实现以增强泛化能力；以及一种代理无关的动作表示，将机器人的运动学抽象为通用代理，强调末端执行器与物体之间的关键交互。Ag2Manip在FrankaKitchen、ManiSkill和PartManip等模拟基准上的实证验证显示出325%的性能提升，且无需领域特定的演示。消融研究强调了视觉和动作表示对这一成功的关键贡献。将评估扩展到现实世界，Ag2Manip显著提高了模仿学习的成功率，从50%提升至77.5%，展示了其在模拟和物理环境中的有效性和泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决机器人操作任务中的领域差距和成功执行稀疏性问题。现有方法如VIP和R3M在不同机器人实现之间存在显著的领域差距，导致任务表示模糊且不一致。

核心思路：Ag2Manip通过引入代理无关的视觉和动作表示来增强操作任务的泛化能力。视觉表示基于人类操作视频，模糊了具体实现，而动作表示则将机器人的运动学抽象为通用代理，强调关键交互。

技术框架：Ag2Manip的整体架构包括两个主要模块：代理无关的视觉表示模块和代理无关的动作表示模块。视觉模块从人类操作视频中提取特征，动作模块则对机器人运动进行抽象，二者共同作用于任务学习。

关键创新：Ag2Manip的核心创新在于其代理无关的视觉和动作表示。这一设计使得模型能够在不同机器人平台上泛化，而不依赖于特定的领域演示，显著提升了学习效率。

关键设计：在设计中，视觉表示采用了深度学习网络进行特征提取，动作表示则通过运动学模型进行抽象。损失函数的选择也经过精心设计，以确保模型在训练过程中能够有效学习关键交互特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Ag2Manip在多个模拟基准测试中实现了325%的性能提升，且在现实世界中模仿学习成功率从50%提高至77.5%。这一显著的提升表明该方法在不同环境中的有效性和泛化能力，超越了现有的领域特定方法。

🎯 应用场景

Ag2Manip的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括制造业的自动化装配、服务行业的机器人助手以及医疗领域的手术辅助。其增强的泛化能力使得机器人能够在不同环境中高效执行复杂操作，推动了智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

Autonomous robotic systems capable of learning novel manipulation tasks are poised to transform industries from manufacturing to service automation. However, modern methods (e.g., VIP and R3M) still face significant hurdles, notably the domain gap among robotic embodiments and the sparsity of successful task executions within specific action spaces, resulting in misaligned and ambiguous task representations. We introduce Ag2Manip (Agent-Agnostic representations for Manipulation), a framework aimed at surmounting these challenges through two key innovations: a novel agent-agnostic visual representation derived from human manipulation videos, with the specifics of embodiments obscured to enhance generalizability; and an agent-agnostic action representation abstracting a robot's kinematics to a universal agent proxy, emphasizing crucial interactions between end-effector and object. Ag2Manip's empirical validation across simulated benchmarks like FrankaKitchen, ManiSkill, and PartManip shows a 325% increase in performance, achieved without domain-specific demonstrations. Ablation studies underline the essential contributions of the visual and action representations to this success. Extending our evaluations to the real world, Ag2Manip significantly improves imitation learning success rates from 50% to 77.5%, demonstrating its effectiveness and generalizability across both simulated and physical environments.