麻省理工开发低成本数据生成框架，助力机器人操作任务
麻省理工开发低成本数据生成框架，助力机器人操作任务
麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）和机器人与人工智能研究所的研究团队近日发布了一项重要研究成果：他们开发出一种低成本的数据生成框架，通过结合物理模拟、人类演示和基于模型的规划，能够高效生成大规模、高质量的接触丰富型机器人操作数据集。这项技术突破有望解决机器人领域长期面临的高质量数据稀缺问题，为实现更加灵活、鲁棒的机器人决策提供有力支持。
一、研究背景
随着基础模型在自然语言处理和计算机视觉领域的成功，机器人领域也在追求能够实现灵活、鲁棒决策的通用机器人策略。然而，接触丰富的机器人操作任务（如抓取、翻转物体等）需要大量高质量的数据来训练这些策略，而目前这类数据的获取成本高昂且效率低下。
目前遇到的困难和挑战：
- 数据稀缺性：现有的机器人操作数据集规模远小于自然语言处理或计算机视觉领域，难以支持大规模学习。
- 硬件依赖性：高质量数据通常需要通过专门的硬件设备进行人类演示收集，成本高且耗时。
- 跨形态泛化能力不足：现有的数据集大多针对特定机器人形态，难以在不同机器人之间迁移，限制了数据的复用性。
二、物理驱动数据生成框架
研究团队开发的物理驱动数据生成框架，通过利用虚拟现实（VR）环境中的人类演示作为初始数据，结合动力学重定向和轨迹优化技术，能够生成适用于多种机器人形态和物理参数的大规模数据集。这种框架不仅能够生成动态可行的轨迹，还能通过随机化物理参数（如摩擦系数、物体质量等）和初始条件，增强数据的多样性和泛化能力。
框架特点：
- 低成本：无需昂贵的硬件设备，仅通过VR环境即可收集初始数据。
- 高泛化性：支持跨机器人形态的数据迁移，适用于多种机器人平台。
- 物理一致性：生成的轨迹符合物理规律，能够适应不同的物理参数和初始条件。
物理驱动的数据生成概述。利用轨迹优化，我们的框架仅来自 24 个人工演示，即可在一系列实施例和物理参数中自动生成数千个动态可行的接触丰富轨迹。从生成的数据集中通过模仿学习训练的策略更加健壮和高性能。
VR 中的人手演示和不同实施例的运动学重定向。蓝色球体表示针对特定系统缩放的演示手部标志。
轨迹优化对于生成动态可行的轨迹至关重要。（页首）在轨迹优化之前，运动学重定向的 demo 很容易失去接触，并通过不同的物理参数或物体状态的轻微偏差将物体推向遥不可及的位置。（下）轨迹优化鼓励机器人与物体建立联系并保持良好的可作性。三色轴指示对象方向。
单个演示生成的轨迹分布和快照。（a） 原始演示（橙色）被局部扰动并为每个系统增强到大约 100 个动态可行的富含接触的轨迹（蓝色）。密度图表示特定 2 维切片中生成的轨迹的物体姿势分布。（b） 可视化了双手 iiwa 臂在随机物理参数和物体初始姿势下的 30 个动态可行轨迹的快照。
不同实施例的策略推出。对象作任务要求机器人频繁地与对象接触和断开接触。它还需要对机器人进行精确控制，因为位置的微小偏差会导致缺少接触交互并导致任务失败。
模拟和硬件中策略评估的成功率
三、应用场景：跨机器人形态迁移
具体案例：跨机器人形态迁移在双臂协作操作中的应用
场景描述
假设有一个任务，需要将人类在虚拟环境中用手指操作小物体的演示数据，迁移到双臂机器人操作大物体的任务上。具体来说，人类在虚拟现实中用手指操作一个小立方体，而目标是让双臂机器人搬运一个大型物体（如一个大箱子）。通过跨机器人形态迁移，可以显著减少为不同机器人重新收集数据的麻烦。
数据生成与迁移过程
人类演示数据收集
在虚拟现实环境中，人类操作者使用手指操作一个小立方体，完成一系列任务（如翻转、搬运）。这些演示数据被记录下来，作为初始数据。数据扩展与优化
利用物理驱动的数据生成框架，这些演示数据被扩展为大规模的动态可行轨迹。通过轨迹优化，数据被调整以适应不同机器人形态和物理参数（如物体大小、重量、摩擦系数等），生成适用于双臂机器人的操作数据。跨形态迁移
通过统一的动作空间表示，数据集能够将人类演示的动作模式迁移到双臂机器人上。例如，人类手指操作小物体的轨迹被映射到双臂机器人的末端执行器上，同时考虑机器人的运动学和动力学特性。
实际应用效果
任务执行
在实际任务中，双臂机器人能够利用迁移后的数据，高效地完成搬运大物体的任务。机器人通过协调双臂动作，确保物体在搬运过程中保持稳定。泛化能力
该数据集不仅适用于特定的机器人平台，还可以迁移到其他双臂机器人，显著减少了为不同机器人重新收集数据的成本。零样本泛化
在面对新的物体或任务时，机器人能够利用迁移后的数据集快速适应，展现出强大的零样本泛化能力。
通过跨机器人形态迁移，人类在虚拟环境中操作小物体的演示数据被成功迁移到双臂机器人操作大物体的任务上。这种方法不仅减少了数据收集的成本，还提高了机器人的泛化能力和任务成功率。