Die Zukunft der Robotik: Skalierbares Cross-Embodied Learning

Einführung

Moderne maschinelle Lernsysteme sind stark auf große Datensätze angewiesen, um breite Generalisierungen zu erreichen. Dies stellt jedoch eine besondere Herausforderung im Bereich des Roboterlernens dar, da jede Roboterplattform und jede Aufgabe oft nur über begrenzte Datensätze verfügt. Indem eine einheitliche Politik über viele verschiedene Arten von Robotern hinweg trainiert wird, kann eine Roboterlernmethode viel breitere und vielfältigere Datensätze nutzen, was zu einer besseren Generalisierung und Robustheit führt.

Herausforderungen und Lösungen

Das Training einer einzigen Politik auf multirobotischen Daten ist jedoch herausfordernd, da Roboter sehr unterschiedliche Sensoren, Aktuatoren und Kontrollfrequenzen haben können. Hier kommt CrossFormer ins Spiel, eine skalierbare und flexible, auf Transformern basierende Politik, die Daten von jeder Art von Verkörperung verarbeiten kann. CrossFormer wurde auf dem größten und vielfältigsten Datensatz bis heute trainiert, bestehend aus 900.000 Trajektorien über 20 verschiedene Roboterverkörperungen hinweg.

Vorteile von Cross-Embodied Learning

- Bessere Generalisierungsfähigkeit - Höhere Robustheit gegen verschiedene Aufgaben und Umgebungen - Minimierter Bedarf an manuellem Engineering und Feinabstimmung der Politikarchitekturen

Funktionsweise von CrossFormer

CrossFormer nutzt ein transformer-basiertes Modell, das in der Lage ist, Daten von verschiedenen Verkörperungen in eine Sequenz zu transformieren. Diese Sequenz wird anschließend durch einen gemeinsamen Dekoder-Transformer-Backbone geleitet, der über alle Verkörperungen hinweg geteilt wird. Die Ausgabeeinbettungen dieses Transformers werden dann in separate Handlungsköpfe für jede Klasse von Verkörperungen eingespeist, um Aktionen der entsprechenden Dimension zu erzeugen.

Training und Evaluation

CrossFormer wurde auf dem größten und vielfältigsten Roboter-Datensatz bis heute trainiert, der 900.000 Trajektorien und 20 verschiedene Verkörperungen umfasst. In umfangreichen realen Experimenten zeigt sich, dass unsere Methode die Leistung von Spezialisten-Politiken, die für jede Verkörperung maßgeschneidert sind, erreicht und dabei signifikant besser abschneidet als der bisherige Stand der Technik im Bereich des Cross-Embodied Learning.

Vergleich mit früheren Arbeiten

Frühere Arbeiten im Bereich des Cross-Embodied Robot Policy Learning haben verschiedene Techniken untersucht, darunter die Konditionierung auf explizite oder gelernte Repräsentationen der Verkörperung, Domänenrandomisierung und -anpassung, modulare Politiken oder modellbasiertes Reinforcement Learning. Diese Projekte operierten jedoch meist in kleinerem Maßstab und evaluierten nur in Simulationen oder trainierten Politiken auf kleinen Datenmengen.

Besondere Merkmale von CrossFormer

- Keine Notwendigkeit einer manuellen Ausrichtung der Beobachtungs- oder Handlungsräume - Fähigkeit zur gleichzeitigen Steuerung von Robotern mit disjunkten Sensorsätzen und Aktuatoren - Skalierbares Modell, das auf vielfältigen und heterogenen Daten trainiert werden kann

Anwendungsbeispiele

CrossFormer kann eine Vielzahl von Robotern steuern, darunter: - Einarmige und bimanuale Manipulationssysteme - Boden-Navigationsroboter - Quadcopter - Quadrupeden

Ergebnisse der Experimente

Unsere Experimente zeigen, dass CrossFormer in der Lage ist, die Leistung von spezialisierten Politiken zu erreichen, die nur auf den Zielroboter-Daten trainiert wurden. Darüber hinaus übertrifft unser Modell den bisherigen Stand der Technik im Bereich des Cross-Embodied Learning und erfordert keine manuelle Ausrichtung der Beobachtungs- und Handlungsräume.

Leistungsmerkmale

- Hohe Erfolgsraten bei komplexen Navigations- und Manipulationsaufgaben - Fähigkeit zur Steuerung von Robotern mit unterschiedlicher Frequenz und unterschiedlichen Sensoren - Flexible Anpassung an verschiedene Roboterverkörperungen und Aufgaben

Fazit

Die Entwicklung von CrossFormer markiert einen bedeutenden Fortschritt im Bereich des Cross-Embodied Robot Policy Learning. Die Fähigkeit, eine einheitliche Politik auf unterschiedlichsten Roboterdaten zu trainieren, eröffnet neue Möglichkeiten für die Robotik und das maschinelle Lernen. CrossFormer zeigt, dass es möglich ist, eine skalierbare und flexible Politik zu entwickeln, die eine Vielzahl von Robotern steuern kann, ohne dass eine manuelle Ausrichtung der Beobachtungs- oder Handlungsräume erforderlich ist.

Weiterführende Forschung

Die zukünftige Forschung könnte sich darauf konzentrieren, die Anzahl der unterstützten Roboterverkörperungen weiter zu erhöhen und die Leistung in noch komplexeren realen Umgebungen zu verbessern. Darüber hinaus könnten ähnliche Ansätze in anderen Bereichen des maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz angewendet werden, um die Generalisierungsfähigkeit und Robustheit weiter zu verbessern. Bibliographie https://paperswithcode.com/paper/scaling-cross-embodied-learning-one-policy https://arxiv.org/html/2408.11812v1 https://twitter.com/gm8xx8/status/1826488245170889016 https://synthical.com/article/Scaling-Cross-Embodied-Learning%3A-One-Policy-for-Manipulation%2C-Navigation%2C-Locomotion-and-Aviation-5b33a5cf-268d-4442-9f4a-eba9aa47ea21? https://crossformer-model.github.io/ https://roboticsconference.org/program/papersession/ https://paperreading.club/page?id=247437 https://roboticsconference.org/program/papersession/?session=14.%20Control&c1=Nadia%20Figueroa&c2=Justin%20Carpentier&c1a=&c2a= https://github.com/WestlakeIntelligentRobotics/LLM-RL-Papers