基於可供性與流匹配的機器人操控

Conceptos Básicos

本文提出了一個基於可供性（Affordance）和流匹配（Flow Matching）的新框架，用於機器人操控任務，特別是在日常生活場景中，能有效地將大型視覺語言模型適應於機器人操控策略學習，並生成多模態動作分佈。

Resumen

文獻資訊
Fan Zhang, Michael Gienger. (2024). Affordance-based Robot Manipulation with Flow Matching. arXiv preprint arXiv:2409.01083v2.
研究目標
本研究旨在解決兩個機器人操控領域的關鍵挑戰：

如何有效地將大型視覺語言模型應用於理解場景可供性，特別是在難以收集人類多任務數據的日常生活場景中。
如何有效地學習機器人軌跡，並將其與視覺可供性模型相結合。

方法
為了解決上述挑戰，本研究提出了一個基於可供性和流匹配的新框架，用於機器人操控任務。該框架主要包含兩個部分：
基於提示調節的可供性學習

採用參數高效的提示調節方法，將可學習的文本提示添加到凍結的視覺模型中，以預測多任務場景中的操控可供性。
相較於微調整個模型，提示調節方法只需更新少量參數，就能有效地將預訓練的視覺語言模型適應於特定任務。
基於流匹配的軌跡生成

提出了一種基於可供性的機器人軌跡學習方法，採用監督式流匹配方法。
將機器人視覺運動策略表示為將隨機路點流向期望機器人軌跡的條件過程。
相較於傳統的行為克隆方法，流匹配方法在處理多模態機器人動作分佈時，具有更好的泛化性能和更快的推理速度。
實驗結果

在包含10項日常生活活動的真實世界數據集上進行了廣泛的評估。
結果表明，基於提示調節的可供性學習方法在不同數據規模下均取得了與其他微調方法相當甚至更好的性能，同時保持了參數效率。
基於流匹配的軌跡生成方法在穩定性、生成質量和計算效率方面均優於其他行為克隆方法，包括擴散策略。
結論
本研究首次嘗試將基於視覺語言模型的可供性與流匹配相結合，應用於真實世界的機器人操控任務。實驗結果證明了該框架的有效性和效率。
研究意義

為機器人操控領域提供了一種新的思路，可以有效地利用大型預訓練模型，並提高機器人在日常生活場景中的適應性和泛化能力。
為機器人學習多模態動作分佈提供了一種有效的解決方案。
研究限制與未來方向

目前僅使用RGB圖像作為輸入，未來可以考慮結合深度或點雲信息，以提高3D姿態估計的準確性。
未來可以進一步探索加權流匹配策略，以解決初始抓取過程中可能出現的誤差問題。

Estadísticas

本研究建立了一個包含10項日常生活活動的真實世界數據集，共計10,000個示範數據。
每個任務包含1,000組RGB圖像、示範機器人軌跡和標記好的可供性真值。
實驗結果顯示，深度提示調節結構在可供性熱圖估計誤差和熱圖中心誤差方面均優於其他基線模型，除了完全微調模型。
與完全微調相比，提示調節在數據量較少的情況下表現出更好的適應性。
基於CNN的流匹配在2D和3D軌跡預測精度方面優於其他基線模型，包括擴散策略和基於Transformer的行為克隆。
在Franka Kitchen基準測試中，2步流匹配（成功率：0.9750，時間：13.18毫秒）與16步擴散策略（成功率：0.9840，時間：157.46毫秒）取得了相當的性能，但推理時間顯著降低了約90%。

Ideas clave extraídas de

Affordance-based Robot Manipulation with Flow Matching

by Fan Zhang, M... a las arxiv.org 11-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.01083.pdf

Consultas más profundas

如何將此框架擴展到更複雜的場景，例如涉及多個機器人和動態環境的場景？

將此基於可供性和流匹配的機器人操控框架擴展到更複雜的場景，例如涉及多個機器人和動態環境，需要克服幾個挑戰：
1. 多機器人協作：

可供性模型擴展： 需要將單個機器人的可供性模型擴展到多機器人系統，考慮機器人之間的交互和共同可供性。這可以通過以下方式實現：

共享全局可供性地圖： 每個機器人將其感知到的可供性信息融合到一個共享地圖中，允許機器人協調行動。
基於角色的可供性： 為每個機器人分配特定角色，並訓練針對其角色的可供性模型。

流匹配策略調整： 需要調整流匹配策略以生成協作的多機器人軌跡，考慮機器人之間的碰撞避免和任務分配。可以使用以下方法：

分層流匹配： 在高層次規劃協作策略，在低層次使用流匹配生成單個機器人的軌跡。
集中式流匹配： 使用單個流匹配模型生成所有機器人的軌跡，將機器人狀態和環境信息作為輸入。
2. 動態環境：

實時可供性預測： 需要實時預測環境中物體的可供性變化，例如移動的障礙物或人的交互。可以使用以下方法：

動態場景理解： 使用視覺跟踪和場景預測算法來預測環境的動態變化。
基於模型的可供性預測： 使用物理模擬或數據驅動模型來預測物體在環境中的運動和可供性變化。

在線軌跡調整： 需要根據環境的動態變化在線調整機器人軌跡。可以使用以下方法：

模型預測控制 (MPC)： 使用預測模型在線優化機器人軌跡，考慮環境的動態變化。
基於反饋的流匹配： 使用環境反饋信息，例如視覺或觸覺傳感器數據，在線調整流匹配策略。
3. 計算效率：

分佈式計算： 對於多機器人系統，可以使用分佈式計算框架來提高可供性預測和軌跡生成的效率。
模型壓縮： 可以使用模型壓縮技術，例如量化或剪枝，來減小可供性和流匹配模型的大小，提高計算效率。

如果可供性標註不準確或不完整，該框架的性能會受到什麼影響？如何提高其魯棒性？

如果可供性標註不準確或不完整，該框架的性能會受到嚴重影響，導致機器人產生錯誤的動作或無法完成任務。以下是一些提高其魯棒性的方法：

數據增強： 使用數據增強技術，例如旋轉、縮放和添加噪聲，可以增加訓練數據的多樣性和數量，提高模型對噪聲和不完整標註的魯棒性。
半監督學習： 可以使用半監督學習方法，例如自監督學習或弱監督學習，利用未標註或部分標註的數據來訓練可供性模型，提高模型的泛化能力。
主動學習： 可以使用主動學習方法，讓機器人主動選擇最需要標註的數據，例如模型置信度較低的數據，從而提高標註效率和模型的準確性。
多模態信息融合： 除了視覺信息，還可以融合其他傳感器信息，例如觸覺、力傳感器數據，來提高可供性預測的準確性和魯棒性。
基於不確定性的策略學習： 在流匹配策略學習過程中，可以考慮可供性預測的不確定性，例如使用貝葉斯神經網絡或集成學習方法，生成更魯棒的機器人軌跡。

除了機器人操控，這個基於可供性和流匹配的框架還可以應用於哪些其他領域？

除了機器人操控，這個基於可供性和流匹配的框架還可以應用於許多其他領域，例如：

虛擬人物動畫： 可以使用可供性模型來指導虛擬人物與環境的交互，例如抓取物體、坐下或行走。流匹配可以用於生成自然流暢的人物動作。
自動駕駛： 可以使用可供性模型來預測道路上其他車輛和行人的行為，例如變道或轉彎。流匹配可以用於生成安全舒適的駕駛軌跡。
醫療機器人： 可以使用可供性模型來指導醫療機器人與病人和醫療器械的交互，例如手術操作或輔助康復訓練。流匹配可以用於生成精確安全的機器人動作。
遊戲設計： 可以使用可供性模型來創建更智能的遊戲 AI，例如預測玩家的動作或生成更逼真的 NPC 行為。流匹配可以用於生成流暢自然的遊戲角色動畫。
總之，這個基於可供性和流匹配的框架具有廣泛的應用前景，可以應用於任何需要理解環境和生成動作的領域。