Generalize by Touching: Tactile Ensemble Skill Transfer for Robotic Furniture Assembly

📄 arXiv: 2404.17684v1 📥 PDF

作者: Haohong Lin, Radu Corcodel, Ding Zhao

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2024-04-26

💡 一句话要点

提出触觉集成技能转移框架以解决机器人家具组装问题

🎯 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 家具组装 触觉反馈 强化学习 技能转移 自适应策略 自动化

📋 核心要点

  1. 家具组装任务的长时间跨度和操作计划的不可泛化性使得现有机器人操作方法面临挑战。
  2. 提出的TEST框架通过结合触觉反馈和离线强化学习，学习技能转移模型和自适应目标达成策略，提升了操作的泛化能力。
  3. 实验结果显示，TEST在已知和未知家具配置中成功率达到90%，且在效率上比启发式策略提升超过4倍。

📝 摘要（中文）

家具组装在机器人操作中仍然是一个未解决的问题，主要由于任务时间长和操作计划不可泛化。本文提出了触觉集成技能转移（TEST）框架，这是一种开创性的离线强化学习方法，结合了触觉反馈。TEST的核心设计是学习技能转移模型以进行高层规划，以及一组自适应的技能内目标达成策略。通过从启发式策略和轨迹中采样演示，TEST能够获取丰富的机器人轨迹，捕捉技能阶段、机器人状态、视觉指示和触觉信号。实验结果表明，TEST在已知家具组装任务中表现出色，能够适应未见过的家具配置，并且对视觉干扰具有鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人在家具组装任务中的操作难题，现有方法在长时间任务和不可泛化的操作计划方面存在显著不足。

核心思路：TEST框架通过引入触觉反馈，结合离线强化学习，学习技能转移模型和自适应目标达成策略，以实现技能的无缝衔接和更高的泛化能力。

技术框架：TEST的整体架构包括三个主要模块：技能转移模型、技能内目标达成策略和触觉反馈处理。首先，通过采样启发式策略和轨迹获取丰富的机器人操作数据，然后利用这些数据训练模型，最后实现技能的高效转移和执行。

关键创新：TEST的核心创新在于将触觉信号纳入控制循环中，显著提高了机器人在复杂操作中的适应性和效率。这一设计与传统方法的本质区别在于强调了触觉反馈的重要性。

关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数来优化技能转移的准确性，并设计了适应性的网络结构，以处理多样化的触觉输入和技能状态。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，TEST在已知家具组装任务中的成功率达到90%，在未知配置下的适应性也表现优异。此外，TEST的效率比传统启发式策略提升超过4倍，显示出其在长时间任务中的显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能家具制造、自动化装配线和家庭服务机器人等。通过提升机器人在复杂环境中的操作能力，TEST框架能够大幅度提高生产效率和降低人工成本，具有重要的实际价值和广泛的市场前景。

📄 摘要（原文）

Furniture assembly remains an unsolved problem in robotic manipulation due to its long task horizon and nongeneralizable operations plan. This paper presents the Tactile Ensemble Skill Transfer (TEST) framework, a pioneering offline reinforcement learning (RL) approach that incorporates tactile feedback in the control loop. TEST's core design is to learn a skill transition model for high-level planning, along with a set of adaptive intra-skill goal-reaching policies. Such design aims to solve the robotic furniture assembly problem in a more generalizable way, facilitating seamless chaining of skills for this long-horizon task. We first sample demonstration from a set of heuristic policies and trajectories consisting of a set of randomized sub-skill segments, enabling the acquisition of rich robot trajectories that capture skill stages, robot states, visual indicators, and crucially, tactile signals. Leveraging these trajectories, our offline RL method discerns skill termination conditions and coordinates skill transitions. Our evaluations highlight the proficiency of TEST on the in-distribution furniture assemblies, its adaptability to unseen furniture configurations, and its robustness against visual disturbances. Ablation studies further accentuate the pivotal role of two algorithmic components: the skill transition model and tactile ensemble policies. Results indicate that TEST can achieve a success rate of 90\% and is over 4 times more efficient than the heuristic policy in both in-distribution and generalization settings, suggesting a scalable skill transfer approach for contact-rich manipulation.