Unlocking Generalization for Robotics via Modularity and Scale
作者: Murtaza Dalal
发布时间: 2025-03-11
来源: arxiv
研究方向: 机器人学习，机器人控制，模拟与现实
主要内容
本文探讨了如何构建能够泛化的机器人系统，重点关注将模块化与大规模学习相结合以实现通用机器人控制。
主要贡献
1. 将模块化引入学习控制，通过参数化动作原语加速机器人强化学习。
2. 提出了一种名为Plan-Seq-Learn的算法，该算法利用语言模型进行高级策略规划，并通过运动规划引导强化学习（RL）策略以高效解决长期机器人控制任务。
3. 通过程序化场景生成和规划蒸馏来扩展学习规模，从而产生泛用机器人策略。
4. 开发了一种统一的框架，将模块化和大规模学习结合起来，以构建能够进行零样本长期操纵的自主真实世界机器人系统。
5. 设计了一种新的策略类，用于模拟到现实的转移，重点关注易于转移、姿态不变性和长期链式操作。
研究方法
1. 机器人动作原语（RAPS）
2. Plan-Seq-Learn算法
3. TAMP模仿学习
4. 神经运动规划（Neural MP）
5. ManipGen框架
实验结果
本文的实验结果表明，所提出的方法在解决长期机器人操纵任务方面取得了显著的成果。ManipGen能够在真实世界中解决一系列复杂的操纵任务，仅从文本指令输入。RAPS和PSL在多个机器人学习基准测试中优于现有方法。OPTIMUS在模拟和真实世界操纵任务中表现出强大的泛化能力。Neural MP在真实世界运动规划任务中实现了最先进的成功率。
未来工作
未来的工作将集中在以下几个方面：1）开发更有效的在线学习和闭环控制策略，以实现更鲁棒的操纵行为。2）提高规划模型的推理能力，以解决更复杂的长期操纵任务。3）探索持续学习和改进技术，以使机器人能够适应不断变化的环境和任务。