Dexterous Robotic Piano Playing at Scale

📄 arXiv: 2511.02504v1 📥 PDF

作者: Le Chen, Yi Zhao, Jan Schneider, Quankai Gao, Simon Guist, Cheng Qian, Juho Kannala, Bernhard Schölkopf, Joni Pajarinen, Dieter Büchler

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-04

💡 一句话要点

OmniPianist：通过大规模无监督学习实现高灵巧度机器人钢琴演奏

🎯 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: 机器人钢琴演奏 灵巧操作 强化学习 模仿学习 最优传输 Flow Matching Transformer 无监督学习 大规模学习

📋 核心要点

  1. 机器人灵巧操作的难点在于高维度、多接触和快速精确控制，双臂机器人钢琴演奏是典型挑战。
  2. OmniPianist通过最优传输自动生成指法，大规模强化学习训练多个智能体，再用Flow Matching Transformer进行模仿学习。
  3. 实验表明，该方法能够有效扩展到大量音乐作品，显著提升了机器人钢琴演奏的性能和泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出OmniPianist，首个能够演奏近千首乐曲的智能体，通过可扩展的、无需人类演示的学习方法实现。该方法基于三个核心组件：首先，引入基于最优传输(OT)的自动指法策略，使智能体能够自主地从零开始发现高效的钢琴演奏策略，无需任何演示。其次，通过训练超过2000个智能体进行大规模强化学习(RL)，每个智能体专门负责不同的音乐片段，并将它们的经验聚合到一个名为RP1M++的数据集中，该数据集包含超过一百万条机器人钢琴演奏轨迹。最后，采用Flow Matching Transformer，通过大规模模仿学习利用RP1M++，从而得到能够演奏各种音乐作品的OmniPianist智能体。大量的实验和消融研究突出了该方法的有效性和可扩展性，推动了大规模灵巧机器人钢琴演奏的发展。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人钢琴演奏方法通常依赖于人工演示数据，成本高昂且难以扩展到大量音乐作品。此外，如何自动生成合理的指法也是一个挑战，需要考虑手指的运动范围、力度和乐曲的流畅性。因此，论文旨在解决如何通过无监督学习和强化学习，使机器人能够自主学习并演奏大规模的钢琴曲目。

核心思路：论文的核心思路是利用最优传输算法自动生成指法，然后通过大规模强化学习训练多个智能体，每个智能体负责不同的音乐片段，最后使用Flow Matching Transformer进行模仿学习，将所有智能体的经验整合起来，从而得到一个能够演奏各种音乐作品的通用智能体。这种方法避免了人工演示数据的依赖，并且能够有效地利用大规模数据进行学习。

技术框架：OmniPianist的整体框架包括三个主要模块：1) 自动指法生成模块：使用最优传输算法为每个音符分配最佳手指，生成合理的指法序列。2) 大规模强化学习模块：训练超过2000个智能体，每个智能体负责不同的音乐片段，通过强化学习优化演奏策略。3) 模仿学习模块：使用Flow Matching Transformer对所有智能体的经验进行模仿学习，得到一个能够演奏各种音乐作品的通用智能体。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一种基于最优传输的自动指法生成方法，无需人工干预即可生成合理的指法。2) 通过大规模强化学习和模仿学习，有效地利用了大量数据进行学习，从而提高了智能体的性能和泛化能力。3) 使用Flow Matching Transformer进行模仿学习，能够有效地整合多个智能体的经验。

关键设计：在自动指法生成模块中，使用最优传输算法最小化手指的运动距离和力度变化。在大规模强化学习模块中，使用PPO算法训练智能体，并设计了合适的奖励函数，鼓励智能体准确地演奏音符。在模仿学习模块中，使用Flow Matching Transformer学习智能体的策略，并使用dropout等技术防止过拟合。

📊 实验亮点

OmniPianist能够演奏近千首乐曲，显著优于现有方法。通过大规模强化学习和模仿学习，智能体能够学习到高效的钢琴演奏策略，并且具有良好的泛化能力。实验结果表明，该方法能够有效地提高机器人钢琴演奏的准确性和流畅性，并且能够处理各种不同风格的音乐作品。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人音乐教育、娱乐和艺术创作等领域。通过赋予机器人高超的钢琴演奏技巧，可以开发出更具互动性和趣味性的音乐学习工具，也可以让机器人参与到音乐创作中，探索新的音乐表达形式。此外，该研究提出的学习方法也可以推广到其他灵巧操作任务中，例如机器人装配、医疗手术等。

📄 摘要（原文）

Endowing robot hands with human-level dexterity has been a long-standing goal in robotics. Bimanual robotic piano playing represents a particularly challenging task: it is high-dimensional, contact-rich, and requires fast, precise control. We present OmniPianist, the first agent capable of performing nearly one thousand music pieces via scalable, human-demonstration-free learning. Our approach is built on three core components. First, we introduce an automatic fingering strategy based on Optimal Transport (OT), allowing the agent to autonomously discover efficient piano-playing strategies from scratch without demonstrations. Second, we conduct large-scale Reinforcement Learning (RL) by training more than 2,000 agents, each specialized in distinct music pieces, and aggregate their experience into a dataset named RP1M++, consisting of over one million trajectories for robotic piano playing. Finally, we employ a Flow Matching Transformer to leverage RP1M++ through large-scale imitation learning, resulting in the OmniPianist agent capable of performing a wide range of musical pieces. Extensive experiments and ablation studies highlight the effectiveness and scalability of our approach, advancing dexterous robotic piano playing at scale.