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RDT-1B:基於擴散模型的雙臂機械手操作基礎模型


核心概念
RDT-1B 是一種基於擴散模型的雙臂機械手操作基礎模型,透過大規模多機器人數據集的預訓練和針對目標雙臂機器人數據集的微調,展現出優異的泛化能力,能夠完成需要靈巧操作的複雜任務,並在少樣本學習和零樣本泛化到未見過的物體、場景和指令方面表現出色。
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文獻資訊: Liu, S., Wu, L., Li, B., Tan, H., Chen, H., Wang, Z., ... & Zhu, J. (2024). RDT-1B: A Diffusion Foundation Model for Bimanual Manipulation. arXiv preprint arXiv:2410.07864. 研究目標: 本研究旨在開發一種基於擴散模型的雙臂機械手操作基礎模型 RDT-1B,解決雙臂機械手操作中數據稀缺和操作複雜性增加的挑戰。 研究方法: RDT-1B 採用擴散轉換器 (DiT) 作為其可擴展的骨幹網路,並針對具有視覺的語言條件雙臂機械手操作進行了特殊設計。為了提高表達能力,RDT 利用擴散模型建模複雜分佈的能力,從大量數據中捕捉雙臂動作的完整模態。為了提高可擴展性,研究人員利用轉換器骨幹網路,並精心設計了多模態編碼,以消除各種模態的異質性。為了描述機器人數據中固有的非線性動力學、高頻變化和不穩定的數值範圍,研究人員對原始 DiT 結構進行了重要修改,包括 MLP 解碼、改進的歸一化和交替條件注入。為了進一步在異構數據上訓練 RDT,研究人員提出了物理可解釋的統一動作空間,這是一種用於具有夾持臂的各種機器人的統一動作格式。這種創新格式減輕了不同機器人之間的潛在衝突,同時保留了原始動作的物理意義,可以促進模型學習不同機器人數據集中可泛化的物理知識。 主要發現: RDT-1B 在多項雙臂機械手操作任務中均優於現有方法,包括 ACT、OpenVLA 和 Octo。具體來說,RDT 在以下方面表現出色: 零樣本泛化: RDT 可以泛化到未見過的物體、場景和指令,例如在未見過的房間裡將水倒入杯中,或者用未見過的杯子清洗。 指令遵循: RDT 可以理解和遵循語言指令,例如用左手將水倒入杯中直到三分之一滿。 少樣本學習: RDT 可以通過少樣本學習來學習新的技能,例如通過五個演示學習交接物體的技能。 靈巧操作: RDT 可以完成需要靈巧操作的任務,例如控制機器狗用操縱桿直線行走。 主要結論: RDT-1B 是一種通用的雙臂機械手操作基礎模型,具有很強的泛化能力。大模型規模、廣泛的數據和擴散模型都是其優異性能的必要因素。 研究意義: RDT-1B 的開發為構建更強大、更通用的機器人操作系統鋪平了道路,並為機器人技術在家庭、工業和醫療保健等各個領域的廣泛應用提供了新的可能性。 研究限制和未來研究方向: RDT-1B 的訓練需要大量的計算資源。 RDT-1B 的性能在很大程度上取決於訓練數據的質量。 未來的工作可以探索將 RDT-1B 擴展到更廣泛的機器人任務,例如移動操作和人機交互。
統計資料
RDT-1B 模型包含 12 億個參數。 預訓練數據集包含來自 46 個不同機器人的 100 多萬個軌跡,總大小為 21TB。 微調數據集包含 6000 多個軌跡,涵蓋 300 多個具有挑戰性的任務,100 多個物體和 15 個不同的房間。 RDT-1B 在 48 個 H100 80GB GPU 上進行了一個月的預訓練,總共進行了 100 萬次訓練迭代步驟。 微調過程在相同的 GPU 上進行了三天,共進行了 13 萬次迭代步驟。 使用 DPM-Solver++ 進行實時推理,可以將採樣動作塊所需的擴散步驟從 100 步減少到 5 步,在目標機器人搭載的 RTX 4090 24GB GPU 上實現了 6 Hz 的動作塊推理頻率和 381 Hz 的平均動作推理頻率。

從以下內容提煉的關鍵洞見

by Songming Liu... arxiv.org 10-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.07864.pdf
RDT-1B: a Diffusion Foundation Model for Bimanual Manipulation

深入探究

RDT-1B 如何應對現實世界中更加複雜多變的操作環境和任務需求?

RDT-1B 主要透過以下幾個方面來應對現實世界中更加複雜多變的操作環境和任務需求: 大規模預訓練: RDT-1B 在包含 46 個數據集、超過 100 萬個軌跡的大規模多機器人數據集上進行預訓練。這使得模型能夠學習到豐富的物理交互、物體屬性、場景結構等先驗知識,為應對複雜多變的環境奠定了基礎。 統一動作空間: RDT-1B 引入「物理可解釋統一動作空間」,將不同機器人的動作表示統一到一個框架下。這種設計不僅解決了數據異構性問題,更重要的是讓模型能夠從不同機器人的數據中學習到通用的物理規律,增強其泛化能力。 多模態融合: RDT-1B 採用 Transformer 架構,能夠有效融合語言、視覺、機器人狀態等多模態信息。這使得模型能夠理解自然語言指令,感知複雜場景,並根據當前狀態做出合理的動作決策。 精細動作建模: RDT-1B 使用擴散模型來建模機器人動作的連續分佈,相較於傳統的離散化方法,能夠更精確地捕捉動作的細微差異,從而完成更加精細、複雜的操作任務。 小樣本學習: RDT-1B 展現出良好的小樣本學習能力,只需少量的演示數據就能學會新的技能。這對於應對現實世界中層出不窮的新任務、新場景至關重要。 儘管 RDT-1B 在應對複雜環境方面取得了顯著進展,但仍有提升空間。例如,模型的推理速度還有待提高,才能滿足實時交互的需求。此外,模型對於複雜語義理解、長期任務規劃等方面的能力仍需進一步探索和提升。

如果預訓練數據集主要由單臂機器人數據組成,是否會限制 RDT-1B 在雙臂協調操作方面的學習能力?

的確,如果預訓練數據集主要由單臂機器人數據組成,會在一定程度上限制 RDT-1B 在雙臂協調操作方面的學習能力。這是因為: 缺乏雙臂協調經驗: 單臂機器人數據無法提供雙臂協同運動、力控、軌跡規劃等方面的經驗,而這些經驗對於完成複雜的雙臂操作任務至關重要。 動作空間差異: 單臂和雙臂機器人的動作空間存在顯著差異。單臂機器人只需考慮單個机械臂的運動,而雙臂機器人需要協調兩個机械臂的運動,動作空間維度更高,複雜度也更高。 然而,RDT-1B 的設計在一定程度上減輕了這種限制: 物理可解釋統一動作空間: RDT-1B 使用的統一動作空間能夠表徵大多數帶夾爪機器人的動作,無論是單臂還是雙臂。這使得模型能夠從單臂數據中學習到通用的物理規律,並遷移到雙臂操作任務中。 大規模數據集: RDT-1B 預訓練使用的大規模數據集雖然以單臂數據為主,但也包含了部分雙臂數據。此外,單臂數據中也包含了豐富的物體交互、場景理解等信息,這些信息對於雙臂操作也有一定的幫助。 精細動作建模: RDT-1B 使用的擴散模型能夠精確建模動作的連續分佈,這對於學習複雜的雙臂協調動作至關重要。 為了進一步提升 RDT-1B 在雙臂協調操作方面的能力,可以考慮以下幾個方面: 增加雙臂數據: 在預訓練數據集中增加更多雙臂機器人數據,例如收集人類雙手操作的數據,或者使用模擬器生成大量的雙臂操作數據。 設計專門的雙臂訓練目標: 在預訓練過程中,可以設計一些專門針對雙臂協調的訓練目標,例如讓模型預測兩個机械臂的相對位置、速度等信息。 引入雙臂操作的先驗知識: 可以將一些雙臂操作的先驗知識融入到模型設計中,例如設計專門的網絡模塊來處理雙臂協調問題。

如何將 RDT-1B 的成功經驗應用於其他需要處理複雜、多模態數據的機器學習領域?

RDT-1B 的成功經驗為其他需要處理複雜、多模態數據的機器學習領域提供了以下啟示: 大規模預訓練: RDT-1B 的成功表明,在大規模、多樣化的數據集上進行預訓練,可以讓模型學習到豐富的先驗知識,從而提升模型的泛化能力。這種方法可以應用於其他需要處理複雜數據的領域,例如自然語言處理、計算機視覺等。 統一數據表示: RDT-1B 使用「物理可解釋統一動作空間」來統一不同機器人的動作表示,解決了數據異構性問題。在其他領域,也可以借鑒這種思路,設計統一的數據表示方法,將不同來源、不同模態的數據整合到一個框架下,方便模型學習。 多模態融合: RDT-1B 採用 Transformer 架構,有效融合了語言、視覺、機器人狀態等多模態信息。這種多模態融合的思路可以應用於其他需要處理多模態數據的領域,例如視頻理解、語音識別等。 精細數據建模: RDT-1B 使用擴散模型來精確建模機器人動作的連續分佈。在其他領域,也可以根據數據特點選擇合適的模型,例如使用生成對抗網絡 (GAN) 來生成高質量的圖像、使用變分自編碼器 (VAE) 來學習數據的隱變量表示等。 小樣本學習: RDT-1B 展現出良好的小樣本學習能力,這對於應對數據稀缺問題至關重要。在其他領域,也可以探索小樣本學習方法,例如元學習、遷移學習等,以減少模型對大量標註數據的依賴。 總之,RDT-1B 的成功經驗表明,通過合理的模型設計、數據處理和訓練策略,可以有效應對複雜、多模態數據帶來的挑戰。這些經驗可以為其他機器學習領域提供借鑒,推動人工智能技術的進一步發展。
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