Master Rules from Chaos: Learning to Reason, Plan, and Interact from Chaos for Tangram Assembly

📄 arXiv: 2505.11818v1 📥 PDF

作者: Chao Zhao, Chunli Jiang, Lifan Luo, Guanlan Zhang, Hongyu Yu, Michael Yu Wang, Qifeng Chen

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-17

备注: 7 pages, accepted by ICRA 2025

💡 一句话要点

提出MRChaos以解决机器人拼图组装中的推理与规划问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人拼图 自我探索 视觉奖励 激进泛化 深度学习 组装策略 智能机器人

📋 核心要点

  1. 现有的机器人拼图组装方法在推理、规划和操作方面存在显著局限性，难以适应新物体的组装任务。
  2. MRChaos通过自我探索学习组装策略，能够在没有先前经验和手动设计模型的情况下，处理随机生成的物体。
  3. 实验结果表明，MRChaos在未见过的新拼图物体上依然表现出色，且在更广泛的应用场景中具有潜力。

📝 摘要（中文）

拼图组装是人类智能和操作灵巧性的体现，然而在机器人领域却面临诸多挑战。本文介绍了MRChaos（从混沌中掌握规则），这是一种强大且通用的学习组装策略的方法，能够在没有先前经验的情况下，通过自我探索在仿真环境中学习随机生成物体的组装。与传统基于几何和运动学模型的方法不同，MRChaos通过视觉观察变化获得奖励信号，且在训练过程中未接触过的新拼图物体上依然表现出强大的鲁棒性。该研究表明，机器人组装的激进泛化可以在更简单的领域中实现。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人在拼图组装中面临的推理与规划挑战，现有方法依赖于先验几何和运动学模型，难以适应新物体的组装任务。

核心思路：MRChaos通过自我探索的方式学习组装策略，利用视觉观察变化作为奖励信号，避免了对手动设计模型的依赖。

技术框架：MRChaos的整体架构包括自我探索模块、奖励信号生成模块和组装策略学习模块，形成一个闭环的学习系统。

关键创新：MRChaos的最大创新在于其通过视觉变化获得奖励，能够在训练中未接触的新物体上进行有效组装，展示了激进的泛化能力。

关键设计：在设计中，MRChaos使用了特定的损失函数来优化组装策略，并采用了深度学习网络结构来处理视觉输入和策略输出。通过这些设计，MRChaos能够在复杂的组装任务中保持高效和鲁棒性。

📊 实验亮点

实验结果显示，MRChaos在未见过的新拼图物体上实现了高效组装，且在多个测试场景中表现出色，显著优于传统方法，展示了其在激进泛化方面的潜力。

🎯 应用场景

MRChaos的研究成果具有广泛的应用潜力，除了拼图组装外，还可以扩展到餐具组合等其他领域。其通用性和鲁棒性使得机器人能够在多种新颖物体的操作中表现出色，推动了智能机器人在实际应用中的发展。

📄 摘要（原文）

Tangram assembly, the art of human intelligence and manipulation dexterity, is a new challenge for robotics and reveals the limitations of state-of-the-arts. Here, we describe our initial exploration and highlight key problems in reasoning, planning, and manipulation for robotic tangram assembly. We present MRChaos (Master Rules from Chaos), a robust and general solution for learning assembly policies that can generalize to novel objects. In contrast to conventional methods based on prior geometric and kinematic models, MRChaos learns to assemble randomly generated objects through self-exploration in simulation without prior experience in assembling target objects. The reward signal is obtained from the visual observation change without manually designed models or annotations. MRChaos retains its robustness in assembling various novel tangram objects that have never been encountered during training, with only silhouette prompts. We show the potential of MRChaos in wider applications such as cutlery combinations. The presented work indicates that radical generalization in robotic assembly can be achieved by learning in much simpler domains.