Роботы учатся манипулировать объектами: новый подход к 3D-управлению

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили инновационную систему, позволяющую роботам осваивать сложные манипуляции с объектами, используя трехмерные представления и алгоритмы машинного обучения.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Подход COIL обеспечивает универсальное манипулирование, основываясь на представлении задач в 3D, где каждая задача определяется набором ключевых точек, аннотированных на облаке точек наблюдаемых объектов, а цели и ограничения задачи выражаются в виде их предполагаемых трехмерных траекторий, что позволяет пользователям или планировщикам адаптировать уровень детализации в зависимости от сложности или намерения задачи, в отличие от предыдущих работ, предполагающих фиксированное количество ключевых точек или плотно дискретизированные временные шаги.

Предлагается фреймворк COIL, основанный на обучении подражанию и использующий пространственно-временное внимание для управления роботами с использованием 3D-облаков точек.

Несмотря на успехи в области робототехники, обеспечение гибкого и интуитивно понятного управления манипуляторами остается сложной задачей. В данной работе, ‘Correspondence-Oriented Imitation Learning: Flexible Visuomotor Control with 3D Conditioning’, предложен новый подход к обучению с подражанием, основанный на представлении задач через движение ключевых точек объектов в 3D-пространстве. Этот метод позволяет роботу адаптироваться к различным пользовательским намерениям и требованиям, обеспечивая обобщение на новые задачи, объекты и паттерны движения благодаря механизму пространственно-временного внимания. Сможет ли такое представление задач значительно упростить обучение роботов сложным манипуляциям в реальном мире?

Преодолевая Ограничения Традиционного Управления: Необходимость Адаптивной Манипуляции

Традиционные методы роботизированной манипуляции зачастую опираются на заранее запрограммированные траектории движения, что делает их уязвимыми в динамически изменяющихся условиях. Данный подход предполагает, что робот действует в предсказуемой среде, где положение и свойства объектов известны заранее. Однако, реальный мир редко бывает таким: внезапные препятствия, изменения в расположении объектов или отклонения в их физических характеристиках могут привести к сбоям в работе робота и даже к повреждениям. Представьте, например, сборку детали на конвейере, где небольшое смещение объекта может нарушить весь процесс, если робот не способен оперативно скорректировать свою траекторию. Эта «хрупкость» в условиях динамики ограничивает применение роботов в сложных и непредсказуемых сценариях, таких как работа в домашней обстановке или взаимодействие с живыми организмами.

Традиционные методы манипулирования роботами часто сталкиваются с серьезными трудностями при работе с деформируемыми объектами, такими как ткани, кабели или биологические ткани. Проблема заключается в том, что эти методы полагаются на точные модели и заранее запрограммированные траектории, которые не учитывают сложную динамику мягких материалов. Например, попытка робота аккуратно обернуть ткань вокруг предмета или собрать кабель без повреждений требует не просто силы, но и тонкого контроля над контактом и распределением давления. Отсутствие этой способности к «чувствительному» манипулированию существенно ограничивает возможности роботов в реальных условиях, особенно в сферах, где требуется взаимодействие с непредсказуемыми или хрупкими объектами, таких как медицина, сельское хозяйство или обслуживание.

Одной из ключевых проблем традиционных систем управления роботами является их неспособность адаптироваться к неожиданным обстоятельствам или изменениям в свойствах манипулируемых объектов. В реальных условиях, объекты редко соответствуют идеализированным моделям, а внешние возмущения — обычное явление. Это приводит к тому, что запрограммированные траектории и стратегии захвата становятся неэффективными, а в некоторых случаях и вовсе приводят к сбоям. Например, незначительное изменение веса предмета, его формы или температуры может существенно повлиять на успех манипуляции. Поэтому, разработка систем, способных воспринимать изменения в окружающей среде и оперативно корректировать свои действия, является необходимым шагом для создания действительно автономных и надежных роботов, способных эффективно работать в непредсказуемых условиях.

Политика демонстрирует гибкую адаптацию к объектам в сцене, успешно выполняя задачи манипулирования, такие как обход препятствий при захвате и перемещении, аккуратная обработка ткани и точное следование траектории при уборке.

COIL: Основа для Обучения Задачам, Ориентированным на Соответствия

COIL представляет собой фреймворк, использующий подход условного имитационного обучения, основанный на представлении задач в виде 3D-соответствий. Вместо обработки необработанных визуальных данных, COIL оперирует с 3D-координатами ключевых точек объектов и их изменениями во времени. Это позволяет моделировать намерения движения этих точек, определяя желаемое положение и ориентацию объектов в процессе выполнения задачи. Такое представление задач позволяет фреймворку абстрагироваться от конкретных сенсорных данных и фокусироваться на семантическом понимании цели манипуляции, что обеспечивает более гибкий и эффективный контроль над роботом.

В рамках COIL, управление манипуляциями осуществляется не на уровне пикселей, а посредством отслеживания целевых перемещений ключевых точек на объектах. Такой подход позволяет достичь гибкости в отношении пространственной и временной дискретизации управления. Вместо жестко заданной частоты обновления или фиксированного разрешения, система способна адаптироваться к различным требованиям задачи, используя ключевые точки с разной плотностью и отслеживая их движение с переменной частотой. Это обеспечивает возможность управления как крупными, глобальными движениями, так и точными, локальными корректировками, что существенно повышает эффективность и адаптивность системы к разнообразным сценариям манипулирования.

В отличие от традиционных подходов, основанных на обработке изображений в формате отдельных пикселей, фреймворк COIL переходит к пониманию задач на более высоком уровне. Вместо анализа визуальных данных непосредственно, система фокусируется на намерении движения ключевых точек объектов, участвующих во взаимодействии. Такой подход позволяет COIL абстрагироваться от конкретных визуальных деталей и концентрироваться на цели действия и взаимосвязях между объектами, что обеспечивает более гибкое и эффективное управление в задачах манипулирования.

Для повышения эффективности и устойчивости обучения, фреймворк COIL использует методы Flow-Matching и Hindsight Relabeling. Flow-Matching позволяет моделировать траектории движения в пространстве состояний, обеспечивая плавный переход между различными этапами манипуляции. Hindsight Relabeling, в свою очередь, позволяет использовать неудачные попытки обучения, переопределяя цели и извлекая полезную информацию из провальных сценариев. Комбинация этих методов демонстрирует высокую производительность в условиях нулевой обобщающей способности (zero-shot performance) на задачах роботизированной манипуляции, что подтверждается результатами экспериментов и успешностью выполнения задач.

В ходе экспериментов, фреймворк COIL демонстрирует стабильное превосходство над базовыми методами во всех протестированных задачах манипулирования и при различных настройках пространственной и временной гранулярности. Данное превосходство количественно оценивается с помощью метрики успешности выполнения задач (task success rate), которая последовательно выше для COIL по сравнению с альтернативными подходами. Статистический анализ результатов подтверждает значимость наблюдаемой разницы и указывает на эффективность предложенного подхода к обучению роботов выполнению задач, ориентированных на установление соответствий.

Политика COIL кодирует представление задачи, отслеживаемые ключевые точки и облако точек с помощью общих 3D-кодировщиков координат, вводя временную информацию через нормализованные позиционные кодировки, что позволяет эффективно объединять эти данные с помощью пространственно-временного трансформатора и генерировать многошаговые действия на основе проприоцепции.

Обеспечение Восприятия с Помощью Отслеживания Точек и Пространственно-Временного Внимания

Точное отслеживание 3D-точек играет критическую роль в работе COIL, поскольку обеспечивает необходимые входные данные для построения представлений, основанных на установлении соответствий. Для этого используются данные, полученные с датчиков, которые преобразуются в последовательность 3D-точек, описывающих геометрию окружения. Эти точки отслеживаются во времени, что позволяет COIL строить карту окружения и определять положение объектов. Представления, основанные на установлении соответствий, позволяют эффективно обрабатывать изменения в окружении и поддерживать стабильность восприятия, что необходимо для выполнения сложных задач манипулирования и навигации. Алгоритмы отслеживания должны обеспечивать высокую точность и робастность к шумам и помехам, чтобы гарантировать надежность работы всей системы.

Механизмы пространственно-временного внимания (Spatio-Temporal Attention) в COIL обеспечивают эффективное объединение представлений задачи с данными, полученными от облака точек и состояния робота. Этот процесс включает в себя взвешивание различных частей облака точек и состояния робота на основе их релевантности для текущей задачи. В результате, модель получает контекстно-зависимое представление окружающей среды и своего собственного состояния, которое используется для принятия решений и планирования действий. В частности, механизм внимания позволяет модели фокусироваться на наиболее важных точках в облаке и учитывать динамику изменений во времени, что повышает точность и надежность работы в сложных условиях. $x_t = Attention(h_t, s_t)$, где $x_t$ — взвешенное представление облака точек, $h_t$ — представление задачи, а $s_t$ — состояние робота.

Включение нормализованного позиционного кодирования (Normalized Positional Encoding) значительно улучшает работу пространственно-временного энкодера, обеспечивая введение критически важной информации о временной последовательности данных. Традиционные позиционные кодирования часто подвержены проблемам, связанным с масштабированием и затуханием градиентов при обработке длинных последовательностей. Нормализация, применяемая к векторам позиционного кодирования, позволяет стабилизировать обучение и повысить эффективность энкодера при работе с временными рядами данных, получаемыми от сенсоров и отслеживающими изменения в окружающей среде. Это особенно важно для задач, требующих учета динамики объектов и прогнозирования их будущего состояния, таких как робототехника и автономная навигация. В частности, нормализация гарантирует, что величина вектора позиционного кодирования остается в пределах $ [0, 1] $, что способствует более стабильному процессу обучения.

Использование указанных перцептивных компонентов позволяет системе COIL интерпретировать сложные описания задач и адаптироваться к изменяющимся условиям окружающей среды. Это достигается за счет способности системы эффективно обрабатывать входящие данные о состоянии робота, визуальные наблюдения в виде облаков точек, и сопоставлять их с заданными инструкциями. Компоненты отслеживания 3D точек и механизмы пространственно-временного внимания совместно обеспечивают надежное восприятие, позволяя COIL выполнять задачи в динамичных и непредсказуемых условиях, а также учитывать прошлые наблюдения для улучшения текущего поведения. Адаптация к изменениям в окружающей среде обеспечивается постоянным обновлением и переоценкой данных, что позволяет системе корректировать свои действия в режиме реального времени.

Анализ неудачных попыток показал, что большинство ошибок возникают из-за проблем с отслеживанием объектов, особенно при частичной видимости или загроможденности, в то время как неудачи при захвате чаще всего связаны с трудностями в определении надежных точек захвата для плоских или неструктурированных объектов.

От Симуляции к Реальности: Расширение Области Применения Роботизированной Манипуляции

Рамка COIL демонстрирует впечатляющую универсальность, успешно применяясь к широкому спектру задач манипулирования роботами. В ходе исследований показано, что система эффективно справляется не только со стандартными операциями, такими как захват и перемещение объектов, но и с более сложными действиями, требующими координации и адаптации. В частности, COIL продемонстрировал способность к выполнению задач, имитирующих подметание поверхности и аккуратную складывание различных предметов. Этот успех обусловлен гибкостью архитектуры, позволяющей адаптировать алгоритмы управления к специфическим требованиям каждой задачи, тем самым расширяя возможности применения роботов в разнообразных реальных условиях.

В рамках разработанной платформы COIL предусмотрена возможность интеграции различных стратегий управления, таких как Im2Flow2Act, RT-Trajectory и General Flow, что значительно повышает надежность и устойчивость роботов при выполнении манипуляций. Данный подход позволяет адаптировать систему к различным условиям и типам задач, обеспечивая гибкость в управлении и возможность работы с объектами, отличающимися по форме, размеру и материалу. Использование альтернативных политик управления, в сочетании с архитектурой COIL, позволяет создавать роботов, способных эффективно функционировать в сложных и непредсказуемых реальных условиях, демонстрируя повышенную устойчивость к внешним возмущениям и вариациям в параметрах объектов.

Исследования показали, что применение метода аугментации данных с использованием гауссовского шума значительно повышает устойчивость роботов-манипуляторов к погрешностям сенсоров и изменениям в свойствах объектов. В процессе обучения, добавление случайного гауссовского шума к входным данным — таким как изображения или данные о положении объектов — позволяет модели научиться игнорировать незначительные отклонения и сосредотачиваться на существенных признаках. Это особенно важно в реальных условиях, где сенсоры могут выдавать неточные данные из-за освещения, отражающих поверхностей или небольших изменений в форме и текстуре объектов. В результате, робот, обученный с применением гауссовской аугментации, демонстрирует более надежную и точную работу даже при наличии шума и вариаций, что открывает возможности для его применения в более сложных и непредсказуемых средах.

Развитие представленных технологий открывает новые перспективы для создания роботов, способных эффективно функционировать в сложных и непредсказуемых реальных условиях. Благодаря возможности интеграции различных стратегий управления и повышению устойчивости к помехам и вариациям свойств объектов, роботы становятся более адаптивными и универсальными. Это означает, что они смогут выполнять широкий спектр задач — от простых манипуляций с предметами до более сложных действий, требующих гибкости и точности, — в разнообразных средах, таких как склады, больницы или даже домашние хозяйства. Подобные достижения существенно расширяют область применения робототехники и приближают будущее, в котором роботы станут надежными помощниками человека в повседневной жизни.

Исследование демонстрирует, что эффективное управление роботом напрямую зависит от понимания взаимосвязи между его действиями и ключевыми точками задачи. Авторы предлагают концепцию, в которой внимание к пространственно-временным характеристикам этих точек позволяет добиться более гибкого и обобщенного контроля. Эта идея находит отклик в словах Анри Пуанкаре: «Наука не состоит из набора фактов, а из идей». Подобно тому, как математик ищет закономерности в числах, данная работа выделяет ключевые моменты в движении, чтобы создать надежную систему управления. Успех COIL подтверждает, что понимание структуры задачи, а не просто слепое воспроизведение действий, является ключом к достижению устойчивого и адаптивного поведения робота.

Куда Ведет Этот Путь?

Представленный подход, фокусируясь на сопоставлении ключевых точек и их динамике, открывает интересные перспективы, но не избавляет от необходимости рассматривать систему в целом. Простое усложнение архитектуры внимания, вероятно, не принесет существенных улучшений; истинная устойчивость кроется в более глубоком понимании того, как задача структурируется в восприятии робота. Необходимо исследовать, как представления о задаче, полученные таким образом, могут быть интегрированы с другими модальностями — тактильной, проприоцептивной — для создания действительно надежного и адаптивного контроля.

Особый интерес представляет вопрос об обобщении. Успешное воспроизведение манипуляций в смоделированной среде — это лишь первый шаг. Реальный мир, с его непредсказуемостью и шумами, требует от системы способности к самокоррекции и адаптации к новым условиям. Следует задуматься о методах, позволяющих роботу не просто имитировать действия, но и понимать их цель, а значит, и находить альтернативные способы ее достижения.

В конечном счете, задача состоит не в создании все более сложных алгоритмов, а в поиске элегантных решений, основанных на принципах простоты и ясности. Подобно тому, как живой организм адаптируется к окружающей среде, робот должен научиться воспринимать задачу как единое целое, а не как набор отдельных действий. И только тогда можно будет говорить о действительно интеллектуальном манипулировании.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.05953.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-08 16:34