ReKep：基於關係關鍵點約束的機器人操作時空推理

핵심 개념

本文提出了一種名為「關係關鍵點約束」（ReKep）的新方法，利用語義關鍵點定義約束條件，以指定機器人手臂、物體和環境之間的預期空間關係，並透過分層優化框架，將 ReKep 轉化為閉環策略，實現複雜的機器人操作任務。

초록

ReKep：基於關係關鍵點約束的機器人操作時空推理

本研究旨在開發一種名為「關係關鍵點約束」（ReKep）的新方法，利用語義關鍵點定義約束條件，以指定機器人手臂、物體和環境之間的預期空間關係，並將其應用於機器人操作任務。

ReKep 將約束條件表示為 Python 函數，將一組關鍵點映射到數值成本，其中每個關鍵點都是場景中與任務語義相關的三維點。這些函數由關鍵點上的算術運算組成，並編碼它們之間的期望「關係」。
為了在實際應用中求解 ReKep 約束，研究人員採用了分層優化程序。首先，將任務分解為多個具有時空依賴關係的階段，並為每個階段定義子目標約束和路徑約束。然後，使用優化求解器找到滿足約束條件並最小化輔助成本（例如碰撞避免、可達性和姿態規範化）的機器人動作序列。
為了自動生成 ReKep 約束，研究人員設計了一個使用大型視覺模型和視覺語言模型的管道。具體來說，他們利用 DINOv2 模型提出場景中的細粒度語義關鍵點，並使用 GPT-4o 模型根據視覺輸入和語言指令生成 ReKep 約束函數。

핵심 통찰 요약

ReKep: Spatio-Temporal Reasoning of Relational Keypoint Constraints for Robotic Manipulation

by Wenlong Huan... 게시일 arxiv.org 11-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.01652.pdf

더 깊은 질문

ReKep 如何應用於更複雜的機器人操作任務，例如涉及工具使用或多個機器人協作的任務？

ReKep 可以透過以下方式應用於涉及工具使用或多機器人協作的更複雜機器人操作任務：
1. 工具使用：

將工具視為機器人的延伸： 可以將工具的末端執行器或關鍵點視為機器人手臂的延伸，並定義 ReKep 約束來控制工具與目標物體之間的關係。例如，使用錘子敲擊釘子時，可以定義 ReKep 約束來確保錘頭與釘子頭部對齊，並控制錘子的擺動軌跡。
定義工具與物體的交互關係： 可以定義 ReKep 約束來描述工具與目標物體之間的特定交互關係。例如，使用螺絲刀旋轉螺絲時，可以定義 ReKep 約束來確保螺絲刀與螺絲槽對齊，並控制螺絲刀的旋轉角度。
2. 多機器人協作：

定義機器人之間的空間約束： 可以定義 ReKep 約束來指定多個機器人之間的相對位置和方向，以確保協作過程中的安全性和效率。例如，兩個機器人協作搬運一個大型物體時，可以定義 ReKep 約束來保持它們之間的距離和方向一致。
定義機器人與共同目標的交互關係： 可以定義 ReKep 約束來描述多個機器人與共同目標物體之間的交互關係。例如，兩個機器人協作組裝一個零件時，可以定義 ReKep 約束來確保它們同時將零件移動到正確的位置和方向。
總之，ReKep 的靈活性使其能夠應用於各種複雜的機器人操作任務，包括工具使用和多機器人協作。透過將任務分解為關鍵點之間的空間關係，並使用 ReKep 約束來描述這些關係，可以有效地控制機器人的行為，並完成複雜的操作任務。

如果 ReKep 產生的約束條件與機器人的物理限制或環境約束相衝突，該怎麼辦？

當 ReKep 產生的約束條件與機器人的物理限制或環境約束相衝突時，需要採取以下措施：
1. 檢測衝突：

機器人物理限制： 在優化過程中，需要檢查 ReKep 約束是否導致機器人超出其關節限制、速度限制、力量限制等。
環境約束： 需要檢查 ReKep 約束是否導致機器人與環境中的障礙物發生碰撞，或違反其他環境約束（例如，工作空間限制）。
2. 解決衝突：

調整 ReKep 約束： 可以透過修改 ReKep 約束的權重、添加新的約束或放鬆現有約束來解決衝突。例如，如果機器人無法達到指定的目標位置，可以降低該約束的權重，或添加一個新的約束來限制機器人的運動範圍。
使用多層次優化： 可以將任務分解為多個層次，並在每個層次上使用不同的約束條件。例如，可以在高層次上使用 ReKep 約束來指定任務目標，在低層次上使用運動規劃算法來生成滿足機器人物理限制和環境約束的可行軌跡。
引入基於學習的方法： 可以訓練一個模型來預測 ReKep 約束的可行性，並在優化過程中使用該模型來避免生成不可行的約束。
3. 其他策略：

使用碰撞檢測和恢復機制： 即使採取了上述措施，仍然可能出現意外的碰撞。因此，需要為機器人配備碰撞檢測和恢復機制，以便在發生碰撞時能夠安全地停止或調整動作。
人為干預： 在某些情況下，可能需要人為干預來解決衝突或調整任務目標。
總之，解決 ReKep 約束與機器人物理限制或環境約束之間的衝突是一個複雜的問題，需要結合多種方法來解決。透過仔細的設計和實現，可以最大程度地減少衝突的發生，並確保機器人能夠安全有效地完成任務。

ReKep 的發展如何促進機器人學習和人機交互領域的進步？

ReKep 的發展對機器人學習和人機交互領域的進步具有以下促進作用：
1. 促進機器人學習：

簡化學習過程： ReKep 將複雜的操作任務分解為關鍵點之間的空間關係，並使用易於理解的約束條件來描述這些關係，從而簡化了機器人學習操作技能的過程。
提高泛化能力： ReKep 約束基於物體的語義信息，而不是特定的幾何形狀，因此可以更容易地泛化到新的物體和場景。
支持模仿學習： ReKep 可以用於從人類演示中學習操作技能。透過觀察人類操作過程中關鍵點的運動軌跡，可以推斷出 ReKep 約束，並將其用於控制機器人。
2. 促進人機交互：

提供直觀的任務規範方式： ReKep 允許用戶使用直观的空間關係來指定機器人任務，例如「將杯子移動到盤子上方」或「將螺絲刀與螺絲對齊」。
支持自然語言指令： ReKep 可以與自然語言處理技術相結合，使機器人能夠理解和執行人類的自然語言指令。
增強人機協作： ReKep 可以用於定義人機協作過程中的約束條件，例如安全距離、共同工作空間等，從而提高協作的效率和安全性。
總之，ReKep 作為一種基於語義信息的操作任務表示方法，為機器人學習和人機交互提供了新的思路和工具。其發展將促進機器人更加智能化、灵活化和易用化，並推動機器人技術在更廣泛的領域得到應用。