CMU研发新型机器人算法，准确预测日常家具操纵方法

在我们日常生活中，接触的家具大多属于一种特殊的物体——“铰接物体”。何为铰接物体？简而言之，就是那些由关节连接而成的物品。想象一下，抽屉沿着轨道自由抽拉，烤箱的门通过旋转轴轻松开启，这些都是铰接物体的典型例子。由于特定关节的存在，这些物体的部分零件受到运动学约束，只有一个自由度。

铰接物体在我们的生活中无处不在，构成了日常生活的重要部分。作为人类，我们面对这些家具时，无论其结构如何复杂，我们都能迅速知道如何操作它。仿佛我们天生就明白这些物体的每一个关节是如何运动的。

那么，我们的机器人伙伴能否也拥有这种直觉呢？能否像人类一样预测家具如何开动？答案是肯定的。如果机器人能够具备这种能力，对于居家机器人来说，将是一次巨大的进步。想象一下，一个智能机器人轻松理解并操作各种家具，这将为我们的生活带来极大的便利。这种能力的提升，将使机器人在家居环境中更加自如地与我们互动，提升居家体验。CMU研发革新算法：机器人操纵日常家具如人般自如

近日，卡内基梅隆大学（CMU）机器人学院的David Held教授领导的R-PAD实验室传来喜讯。该实验室的两名学生Ben Eisner和Harry Zhang在操控复杂铰接物体方面取得重大突破。他们推出了一款名为FlowBot 3D的新算法，这款算法能让机器人像人类一样轻松自如地操纵日常家具等铰接物体。

FlowBot 3D算法的核心在于其两大子策略。它利用3D深度神经网络（PointNet++）预测被操作物体的点云数据的瞬时运动轨迹（3D Articulated Flw/3DAF）。这一策略使得机器人能够准确理解并预测物体的动态行为。该算法利用预测出的运动轨迹来决策机器人下一步的动作，使得机器人能够在不重新训练或微调的情况下，直接在真实世界中进行部署。

值得一提的是，该算法的学习过程完全在模拟器中进行。这意味着，研究人员可以在虚拟环境中对算法进行大量的实验和优化，从而确保其在真实世界中的性能和稳定性。FlowBot 3D算法的出色表现，展示了机器人在操控复杂铰接物体方面的巨大潜力，标志着人工智能和机器人技术的新里程碑。

无疑，FlowBot 3D算法的诞生将极大地推动机器人在日常生活中的应用，让人们的生活变得更加便捷。而这背后，是CMU研究团队的不懈努力和深度研究。他们的成果，不仅为我们展示了一个机器人的美好未来，也为全球的人工智能领域注入了新的活力。恭喜您的论文被机器人领域的顶级会议Robotics Science and Systems (RSS)录取，并即将在纽约的展示中展现您的研究成果。

传统的家具操控方式通常需要依赖已知的物体几何特征，例如连接轴的位置和方向，或者通过模仿人类来学习操控特定物体的方式。这两种方法都存在局限性，它们缺乏良好的泛化性，并且需要大量的人类数据来进行训练。

与此不同，FlowBot 3D是一种创新的机器人技术，它首次尝试在模拟器中进行学习，通过掌握每个零件的瞬时运动轨迹，机器人能够计算出最优的物体操纵路径。这一独特之处使得FlowBot 3D可以泛化到未见过的物体上，并且能够直接应用到真实世界中。

具体来说，FlowBot 3D完全在模拟环境中进行监督学习，从而掌握日常家具等铰接物体零件的瞬时运动轨迹，这种能力被称为3D Articulated Flow（3DAF）。这是一种全新的3D视觉表达方式，能够极大地简化策略复杂度，从而提高操纵效率。机器人只需紧密跟随这些瞬时轨迹，并在必要时重新预测和闭环调整，即可成功操纵各类铰接物体。这一技术的出现无疑将为机器人领域带来革命性的变革，为未来的智能家居、工业生产等领域提供更为智能、高效的解决方案。FlowBot 3D赋能的Sawyer机器人，展现出了惊人的智能操作能力。它不仅能够迅速识别家具中的各个零件，判断哪些是可以操控的，更能够精准预测开动这些零件时的轨迹。无论是冰箱门、马桶盖还是抽屉，Sawyer机器人都能轻松应对，让我们的生活变得更加便捷和智能。

当你需要打开冰箱门时，Sawyer机器人会迅速识别并锁定目标，然后准确地执行开门的动作。同样的，当你需要打开马桶盖或者抽屉时，只需轻轻一声指令，Sawyer机器人就会完美完成这些动作。它的操作流畅且精准，让人不禁惊叹于科技的神奇。

这一切的神奇，都源于FlowBot 3D技术的赋能。这项技术让Sawyer机器人具备了高度智能的识别能力，能够准确感知家具零件的结构和位置。它还能够预测零件的轨迹，确保每次操作都能准确无误。

FlowBot 3D赋能的Sawyer机器人，不仅让我们的生活变得更加便捷，也让人们更加期待科技带来的未来生活。审稿人对这项工作赞不绝口，称其为机器人操控学领域的重要贡献。那么，机器人是如何做到这一切的呢？

手动编码的策略固然能提高机器人在受控环境中的性能，但若想让机器人真正理解和操控家用物品，则需要赋予它们像人类一样的预测能力。这种能力指的是预测物体的运动轨迹以及理解运动学约束。

为了实现这种预测能力，研究者采取了一种独特的方法：通过监督学习在模拟器中训练机器人的视觉模块。家用物体的运动轨迹在模拟器中能够被准确计算出来，这样机器人就能通过观察和学习，逐渐掌握预测物体运动轨迹的技能。这样，机器人在真实环境中就能更加智能地操控各种家用物品了。

这种方法的成功实施，标志着人工智能领域的一大进步。未来，我们可以期待更多智能机器人在家庭、医疗、工业等领域发挥重要作用，极大地提高我们的生活质量和生产效率。观测与预测：机器人的3D运动轨迹探索

在训练过程中，机器人观测到的是一个被操纵物体的点云数据。接着，机器人的视觉模块运用PointNet++在这些点云数据上，对每一个点预测其在受到外力作用下的下一步位置。这一运动轨迹的真实数据可以通过顺向运动学准确计算出来。通过计算出的下一步坐标与当前坐标的差值，我们得到了被操控物体的运动轨迹，即3D关节流动（3DAF）。

在模拟环境中，FlowBot 3D通过学习多种铰接物体在运动学约束下的运动轨迹，逐渐掌握了预测新物体操纵方向的能力。家用绞接物品通常分为抽动式和旋转式两种。对于这两种类别，研究者通过物理定律找到了一个关键的预测策略：直接跟随长度最长的3DAF方向，例如最远离门旋转轴的点。这样做可以最大化物体的加速度，从而达到最佳的操作效果。

机器人的这一进步得益于深度学习和计算机视觉技术的融合。通过模拟人类视觉系统，机器人的视觉模块能够识别并理解三维空间中的物体，从而进行精准操控。而FlowBot 3D算法则赋予了机器人自我修正的能力，使其在操作过程中更加智能、灵活。

想象一下，在一个繁忙的工厂环境中，机器人能够自主完成复杂的任务，即使面对物体的遮挡和变化，也能轻松应对。这一切，都源于理论加成和先进技术结合所诞生的机器人技术革新。我们期待着这一领域未来的更多突破，以及机器人在更多场景下的广泛应用。在真实世界的跃迁：FlowBot 3D的卓越表现

FlowBot 3D以其两大子系统——视觉与操纵系统，成功跨越了泛化性的鸿沟。置身于真实的世界环境中，FlowBot 3D展现出了其超凡的预测能力，能够精确地描绘出3D AF物体的运动轨迹。一旦这一轨迹被精准预测，操控物体便变得简单无比，只需跟随预设的路径即可。

值得一提的是，FlowBot 3D在真实世界中的部署并不需要额外的复杂设置。只需利用模拟器中已训练好的模型，便能够直接操控真实物体。这无疑展现了FlowBot 3D的强大与便捷。

更为令人称道的是，FlowBot 3D的预测与控制能力并不受限于物体的外观。即使在真实世界中的物体与模拟器中的外貌存在巨大差异，只要其运动学约束相似——无论是抽动式还是旋转式——FlowBot 3D都能精准地预测并制定出操控策略。这一特点使得FlowBot 3D在真实世界的部署中更具优势，能够适应各种复杂环境，为未来的智能化操控开启了无限可能。在模拟环境中，机器人经过一系列家用物品的训练，包括订书机、垃圾箱、抽屉、窗户和冰箱等物体的实际操作。研究者巧妙利用这些日常物品，通过模拟器的训练，成功培育出一个能够精准预测三维空间动作方向（3DAF）以及动作的精细程度的模型。这一模型展示了机器人在模拟环境中的高度适应性和学习力，为后续的实际应用奠定了坚实的基础。通过高精度的视觉模块与简洁的操作策略模块的巧妙结合，机器人具备了出色的预测和操控能力，即使面对未曾见过的物体，也能迅速应对。

这种视觉模块具备卓越的识别能力，能够准确捕捉物体的形状、颜色、大小等关键信息。而操作策略模块则根据这些信息进行实时分析，制定出最有效的操作方案。两者的结合使得机器人能够在复杂的环境中灵活运作，实现对未知物体的快速预测和精准操控。

机器人的这种能力得益于先进的算法和计算技术的支持。通过不断学习和优化，机器人可以不断提高其预测和操控的准确度，从而适应各种复杂场景和任务需求。

传统的模仿学习或强化学习方法训练的机器人，通常需要数百万的训练数据，甚至还需要人工指导才能学习新型物体的操控方式。这使得机器人在现实世界中，特别是在家用场景下的应用变得不切实际。

FlowBot 3D的机器人实验展示了令人振奋的进步。在操控具有挑战性的新型铰接物体时，它的表现超越了基于模仿学习的机器人。研究者采用统一策略，成功在现实世界中部署，无需任何模拟校准或现实世界的微调。

FlowBot 3D的操作精度令人印象深刻，它在操作多数物体时，对“全开”的距离控制达到了10%以下。相比之下，其他基于模仿学习或强化学习的方法在这方面相去甚远。

FlowBot 3D是机器人技术的一项激动人心的进步。它能在现实世界中高效、准确地部署，无需任何微调。这项成果也显示了计算机视觉的进步如何改变机器人领域，提升机器人的能力，并使这些改进更容易扩展到新的条件。更重要的是，它展现了纯粹依靠模拟器学习的方法，在直接部署到真实世界中的可能性，并具有较强的泛化性。这将大大降低未来家用机器人的训练和学习成本，为家用机器人技术的普及铺平了道路。

这项技术的突破不仅为家用机器人带来了新的希望，也为计算机视觉和机器人技术的结合开辟了新道路。随着技术的不断进步，我们有望在未来看到更多机器人技术在实际应用中的出色表现。走进领先的实验室及课题组——Robots Doing and Perceiving (R-PAD) 实验室

这篇杰出的研究是在卡内基梅隆大学的Robots Doing and Perceiving (R-PAD) 实验室诞生的。该实验室在可变形物体操纵领域独树一帜，特别是在学习理解布料等课题上更是走在世界前列。实验室的领导者是David Held副教授，他师从Silvio Savarese于斯坦福大学获得博士学位。实验室的核心思想是借助计算机视觉方法帮助机器人完成复杂的任务。

尽管端对端的学习方式看似简单，但在实际应用到机器人上时却会遇到诸多挑战。David Held副教授坚信，研究者应将视觉（perception）与策略（policy）分开考虑，并探索二者如何相互增强能力。这一核心理念在FlowBot 3D的研究工作中得到了深刻体现。在研究中，3D Articulated Flow作为一种视觉表达方式，能够极大地简化策略和规划。基于准确的3D Articulated Flow预测，策略被简化为追踪flow向量。

共同第一作者Harry Zhang，是R-PAD实验室一年级的新生，他对视觉和控制学充满热情。本科毕业于加州大学伯克利分校的他，师从Ken Goldberg。在加入CMU之前，他在伯克利的BAIR实验室负责可变形物体动态操纵项目。这位才华横溢的年轻学者，即将为我们带来关于flow视觉理解方式的新突破。

Harry Zhang及其团队已经成功将flow视觉理解方式应用于铰接物体的操作中，现在他们将目光转向更广阔的领域。他们正在尝试将这种视觉理解方式拓展到其他物体上，例如预测6自由度的物体轨迹。这不仅是对视觉领域的一大挑战，也是对该领域发展的重大贡献。这种探索不仅能提升我们理解物体运动规律的能力，更能为机器学习等领域提供新的视角和思路。

Harry Zhang也在尝试将flow应用到强化学习中。强化学习近年来因其强大的学习能力而受到广泛关注，尤其在DeepMind开发的AlphaGo在围棋领域取得突破性进展后。随着计算设备的速度提升和深度学习架构的兴起，强化学习得到了飞速的发展。而Harry Zhang的想法，可能会进一步提高强化学习的效率，推动其在各个领域的应用和发展。

课题组合影展示了团队的凝聚力和实力，而他们对强化学习与灵巧机器人的探索，则预示着未来的科技革新。随着他们的研究深入，我们有望看到更多基于强化学习和flow理论的机器人应用出现，为我们的生活带来便利和惊喜。

强化学习以其独特的优势，在不依赖标注的前提下，通过奖励函数主导学习过程，与人类在大多数情况下的学习方式如出一辙。这种学习方式的出现，对于自动驾驶汽车技术和机器人操作物体的能力带来了显著的改善。

想象一下，机器人不再需要明确的指导，就能够掌握对物体的简单操作。它们可以像人类一样，在看到物体后立刻明白如何拿起或打开。这是强化学习为机器人技术带来的革命性进步。

随着技术的不断进步，我们可以预见，未来将有更多能够模仿人类行为的灵巧机器人走进千家万户。它们将以各种方式为我们提供服务，成为我们生活中的一部分。无论是做家务、照顾孩子，还是协助老年人生活，这些机器人都将成为我们的得力助手。强化学习的潜力无穷，未来在机器人技术中的应用将更加广泛，为我们的生活带来更多便利和乐趣。（图片来源：MIT Technology Review，论文及项目相关链接附后）

论文链接： 2.pdf，您可以深入了解该论文的详细内容和研究成果。如果您对论文的项目有更深入的兴趣，可以通过访问项目主页来获取更多信息： Held副教授领导，他的个人主页展示了他的研究历程和成果： Eisner和Harry Zhang的主页同样值得关注，他们的研究成果和贡献都在个人主页上有所展示，Ben Eisner的主页链接为： Zhang的主页为：