AVO: Amortized Value Optimization for Contact Mode Switching in Multi-Finger Manipulation

📄 arXiv: 2510.07548v1 📥 PDF

作者: Adam Hung, Fan Yang, Abhinav Kumar, Sergio Aguilera Marinovic, Soshi Iba, Rana Soltani Zarrin, Dmitry Berenson

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-08

💡 一句话要点

AVO：基于值函数优化的多指灵巧操作接触模式切换方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 灵巧操作 轨迹优化 值函数学习 接触模式切换 机器人控制

📋 核心要点

  1. 灵巧操作中接触模式切换是难点，现有方法独立优化各子任务，忽略了任务间的依赖关系。
  2. AVO通过学习值函数预测未来任务性能，指导轨迹优化，从而桥接子任务，加速优化过程。
  3. 实验表明，AVO在螺丝刀操作任务中，即使计算资源减少50%，性能仍优于传统轨迹优化。

📝 摘要（中文）

灵巧操作任务通常需要在不同的接触模式之间切换，例如滚动、滑动、粘滞或非接触模式。将灵巧操作任务建模为轨迹优化问题时，常见的方法是将这些任务分解为每个接触模式的子任务，并独立求解。独立优化每个子任务会限制性能，因为在没有关于未来子任务信息的情况下优化接触点、接触力或其他变量，可能会使系统处于难以在后续子任务中取得进展的状态。此外，优化这些子任务的计算成本非常高。为了解决这些挑战，我们提出了摊销值优化（AVO），它引入了一个学习的值函数，用于预测未来的总任务性能。通过将此值函数纳入每个规划步骤的轨迹优化成本中，值函数梯度引导优化器朝着最小化未来子任务成本的状态前进。这有效地桥接了单独优化的子任务，并通过减少所需的在线计算量来加速优化。我们在仿真和真实世界的实验中，通过螺丝刀抓取和转动任务验证了AVO，结果表明，即使计算预算减少50%，与没有值函数的轨迹优化相比，性能也有所提高。

🔬 方法详解

问题定义：现有的灵巧操作轨迹优化方法通常将复杂任务分解为多个子任务，每个子任务对应一种接触模式（如滚动、滑动等）。这些子任务被独立优化，忽略了子任务之间的依赖关系。这种独立优化可能导致系统在当前子任务中陷入局部最优，使得后续子任务难以完成，最终影响整体任务的性能。此外，对每个子任务进行优化都需要大量的计算资源，限制了算法的实时性。

核心思路：AVO的核心思想是引入一个学习的值函数，该函数能够预测从当前状态出发，完成整个任务的预期回报。通过将这个值函数纳入轨迹优化的成本函数中，优化器不仅考虑当前步骤的成本，还会考虑未来步骤的潜在回报。值函数的梯度可以引导优化器朝着更有利于未来任务完成的状态前进，从而有效地桥接了各个子任务。

技术框架：AVO的整体框架包括以下几个主要模块：1) 轨迹优化器：用于生成初始的轨迹方案。2) 值函数网络：用于预测从当前状态出发的未来任务回报。3) 成本函数融合：将值函数的输出与传统的轨迹优化成本函数相结合。4) 优化迭代：通过迭代优化，不断调整轨迹，使其既能降低当前步骤的成本，又能提高未来的任务回报。

关键创新：AVO最重要的创新在于将学习的值函数引入到轨迹优化过程中，从而实现了对未来任务的预测和指导。与传统的独立子任务优化方法相比，AVO能够更好地处理子任务之间的依赖关系，避免陷入局部最优。此外，通过值函数的引导，优化器可以更快地收敛到最优解，从而降低了计算成本。

关键设计：值函数网络通常采用深度神经网络结构，输入是当前的状态（包括关节角度、接触力等），输出是未来任务的预期回报。损失函数的设计至关重要，通常采用时序差分学习（Temporal Difference Learning）或蒙特卡洛方法（Monte Carlo Method）来训练值函数。轨迹优化器可以使用各种现有的优化算法，如iLQR、SQP等。成本函数的融合方式也需要仔细设计，以平衡当前步骤的成本和未来任务的回报。

📊 实验亮点

实验结果表明，AVO在螺丝刀抓取和转动任务中表现出色。在仿真和真实机器人实验中，与没有值函数的轨迹优化方法相比，AVO在计算预算减少50%的情况下，仍然能够取得更好的性能。这表明AVO能够有效地加速优化过程，并提高任务的完成质量。具体而言，AVO能够更稳定地完成螺丝刀的抓取和转动，减少了操作失败的概率。

🎯 应用场景

AVO具有广泛的应用前景，例如在机器人灵巧操作、自动化装配、医疗手术机器人等领域。它可以提高机器人在复杂环境下的操作能力和效率，使其能够更好地完成各种精细操作任务。此外，AVO还可以应用于其他需要进行序列决策的问题，例如自动驾驶、游戏AI等，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Dexterous manipulation tasks often require switching between different contact modes, such as rolling, sliding, sticking, or non-contact contact modes. When formulating dexterous manipulation tasks as a trajectory optimization problem, a common approach is to decompose these tasks into sub-tasks for each contact mode, which are each solved independently. Optimizing each sub-task independently can limit performance, as optimizing contact points, contact forces, or other variables without information about future sub-tasks can place the system in a state from which it is challenging to make progress on subsequent sub-tasks. Further, optimizing these sub-tasks is very computationally expensive. To address these challenges, we propose Amortized Value Optimization (AVO), which introduces a learned value function that predicts the total future task performance. By incorporating this value function into the cost of the trajectory optimization at each planning step, the value function gradients guide the optimizer toward states that minimize the cost in future sub-tasks. This effectively bridges separately optimized sub-tasks, and accelerates the optimization by reducing the amount of online computation needed. We validate AVO on a screwdriver grasping and turning task in both simulation and real world experiments, and show improved performance even with 50% less computational budget compared to trajectory optimization without the value function.