Franka Research 3 机械臂组合约束协作探索——基于RoboFactory基准测试评估验证

前言

 

机器人技术迅猛发展,多智能体协作系统在工业制造、服务、救援等领域潜力巨大。但多智能体系统因智能体间协作及与环境的交互,策略开发及验证复杂度高,面临两大难题:

1、数据收集处理低效,传统人工标注或手动设计场景方式耗时费力且难以覆盖所有协作场景;

2、策略评估复杂,需综合考量多智能体行为与交互;

针对上述难题,本文以Franka Research 3机械臂为载体,借助集成多种先进算法与工具、支持全流程自动化的RoboFactory框架,成功解决了多智能体系统策略开发中的数据收集与评估难题。

我们作为Franka机器人的授权商

为用户提供高效的解决方案

如有产品购买需求请联系:ming@bft-robot.com

技术框架与核心参数

Franka Research 3机械臂

  • 设计特点:7自由度设计,配备Franka末端执行夹爪,支持多种传感器配置。

RoboFactory框架

  • 基础平台:建立在开源的机器人仿真平台ManiSkill模拟器之上。

  • 核心模块:

  • RoboBrain:负责智能体行为规划和控制的核心模块,生成子目标和轨迹序列。

  • RoboChecker:制定智能体的行为符合预设的安全和协作标准,构建约束接口并检查约束违反情况。

策略开发全流程

任务内容:

多机协作竟能这么玩?!

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如图1所示,在执行“抓取牛排并协同4个实体代理(a₁、a₂、a₃、a₄)操控相机完成拍摄”任务时,各代理需突破单任务局限,通过动态协同实现整体目标:a₁精准抓取牛排,a₂与a₃协作抬升相机,a₄负责触发快门。为保障协作安全高效,本文引入组合约束机制,通过逻辑约束规避如a₃误触镜头等不当交互,利用空间约束避免a₂与a₃执行轨迹冲突引发碰撞,并借助时间约束消除a₁因等待其他代理完成非冲突操作而产生的无效停滞,从而构建起多智能体安全高效协作体系。

框架构建

RoboFactory框架,该框架包含两个核心模块:

  • RoboBrain负责生成子目标和轨迹序列

  • RoboChecker负责构建约束接口并检查约束违反情况

输入处理

接收RGB观测值、全局文本指令、先前子目标集及约束违规反馈,输入至RoboBrain中的VLM模型(如GPT-4o)。

策略生成

  • 任务分解(子目标序列):VLM模型将复杂任务分解为子目标序列。

  • 轨迹规划:生成轨迹序列

公式表示为:Gnext, C=FVLM (0, Gglobal, Gpre, f pre)

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2:RoboFactory概述。给定全局任务描述、先验信息和观察结果,RoboBrain为每个代理生成下一个子目标,并输出文本组合约束。然后,它为每个代理生成无约束的轨迹序列,以实现相应的子目标,调用预定义的运动图元。RoboChecker基于文本组合约束和当前多智能体状态构建相应的约束接口。它检查代理在执行生成的轨迹时是否违反了任何约束。该框架通过将抽象文本约束转换为可以通过构建约束接口与代理行为交互的表示,确保为多体现代理生成安全高效的协作数据。

约束验证

  • 约束接口:RoboChecker将文本约束转换为具体物理表示(交互位置、方向、3D占用、动态占用),形成约束接口。

  • 实时监控:在轨迹执行过程中,RoboChecker持续监控逻辑、空间、时间约束的有效性,确保代理间安全高效协作。

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3。不同的约束界面。对于C1,我们注释了对象的交互点和每个点的交互方向。对于Cs,我们对观测结果进行建模以获得深度图,并将其与机器人手臂状态一起用于构建3D占用表示。对于Ct,我们基于代理在每个变化位置的轨迹对时间状态表示进行建模,并通过分析将这些表示用于调度。

反馈与迭代

  • 违规处理:若检测到约束违规,立即停止轨迹执行,并返回违规原因及重新规划反馈。

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数据积累

  • 验证通过的轨迹和观测序列被纳入基准数据集,用于后续策略优化。

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1。RoboFactory和其他嵌入式基准之间的比较。它具有多智能体任务和高级规划与低级控制的集成。

实验评估:RoboFactory基准测试评估

RoboFactory基准测试评估中,Diffusion Policy的评估:在RoboFactory基准测试上,对Diffusion Policy的性能进行评估,以验证其在不同难度智能体任务中的表现。

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2。DP基线性能结果。我们报告了不同演示数据量的基准任务的成功率。

多智能体架构比较基于模仿学习,对比共享策略与独立策略等架构,探究适合多智能体协作任务的架构。

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5。我们设计了四种多实体代理模仿学习架构。图像输入中的全局视图表示包含所有代理的观察,局部视图表示每个代理的自我视图观察。在策略训练中,共享策略表示所有代理共享一个策略,单独策略表示每个代理训练一个独立的策S略。

消融研究:分析RoboFactory数据生成中不同约束对智能体行为和数据质量的影响。

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3,四种多种现代理模仿学习架构的结果,报告了两项任务的成功率。

实验结果

  • Diffusion Policy:性能取决于任务难度和智能体数量。

  • 架构比较:独立策略在Food Place任务中优于共享策略,适合复杂协作任务。

  • 消融研究:合理约束设置提高协作效率和任务成功率。

RoboFactory框架展现的有效性

  • 高效数据生成:自动生成高质量训练数据,提升学习效率。

  • 灵活架构设计:支持多种架构,为研究者提供选择空间。

  • 强大约束处理:确保智能体行为符合安全和协作标准。

关键发现

  • 数据充足性:数据量对多智能体系统性能至关重要,150个训练演示达最佳性能。

  • 独立策略优势:处理复杂协作任务时,独立策略更合适,避免共享策略的挑战。

  • 约束设置重要性:合理约束设置对协作效率和任务成功率有重要意义。

结论:

“抓取牛排并协同多个实体代理(如a₁、a₂、a₃、a₄)操控相机完成拍摄”的复杂操作任务中,Franka Research 3机械臂结合RoboFactory框架展现了其高效的数据生成能力、灵活的架构设计以及强大约束处理能力。

RoboFactory基准测试评估验证了其在高效数据生成、灵活架构设计和强大约束

处理方面的有效性和优势,为构建安全、高效的多智能体系统提供支持,并为未来研究提供参考。

    我们能做什么

    定制化机器人系统开发

    • 基于Franka机器人的复合机器人、双臂协作系统、机器视觉集成方案等。

    核心技术研发支持

    • 三维机器视觉算法、机器人控制算法、灵巧手系统开发。

    一站式机器人产品供应

    • 代理 Franka、Force Dimension、Robotiq、Onrbot、LEAPHand、因时机器人、松灵机器人、海康机器人等国内外知名品牌。

    快速部署与调试服务

    • 48 小时内工程师现场调试,专属技术管家全程支持。

    我们能为客户提供什么

    高性能产品与解决方案

    • 原厂认证的机器人及高可靠性配件,覆盖工业、医疗、科研多领域。

    灵活的服务模式

    • 支持设备购买、租赁、分期付款等多元合作方案。

    极速响应与专业支持

    • 15 分钟内技术响应,定制化需求快速落地。

    全生命周期服务

    • 从方案设计、系统集成到售后维护,提供全流程技术保障。

    公司介绍

    显扬科技旗下BFT机器人平台是Franka机器人官方授权代理商,专注于为客户提供高精度协作机器人及行业解决方案。

    核心优势

    • 资深工程师团队,具备多领域机器人系统开发经验;

    • 国内外顶尖机器人品牌资源整合能力;

    • 自主研发的机器视觉与灵巧手技术;

    • 全天候高效服务支持体系。

    ### Franka机械约束条件与实现方法 Franka机械作为一种高度灵活且精密的协作机器人,其设计和控制涉及多个方面的技术挑战。以下是关于Franka机械约束条件及其实现方法的具体分析: #### 1. **运动学约束** Franka机械的操作空间通常受到关节角度范围、速度限制以及加速度限制的影响。为了确保机械能够安全高效地完成任务,必须对其轨迹规划施加严格的约束。 - 轨迹规划可以通过分段样条曲线来实现平滑过渡[^2]。例如,在路径点之间连接直线的同时,通过抛物线拟合减少突变带来的冲击力。 ```python def calculate_parabolic_transition(t, p_start, v_start, p_end, v_end): """ Calculate the parabolic transition between two points. Args: t (float): Time parameter. p_start (float): Start position. v_start (float): Start velocity. p_end (float): End position. v_end (float): End velocity. Returns: float: Position at time `t`. """ a = 2 * (p_start - p_end) + v_start + v_end b = -3 * (p_start - p_end) - 2 * v_start - v_end c = v_start d = p_start return a*t**3 + b*t**2 + c*t + d ``` 这种样条插值方式不仅适用于单轴运动,还可以扩展到多自由度系统的全局优化中。 #### 2. **动力学约束** 除了几何上的限制外,还需要考虑动态性能指标如负载能力、惯性和摩擦等因素。这些参数直接影响了控制器的设计思路。 - 动力学建模过程中引入外部传感器反馈机制有助于提高精度并降低误差累积效应。同时,对于复杂环境下的避障需求,则可通过深度学习框架辅助决策过程[^1]。具体而言,当面对未知障碍物时,系统会先利用摄像头捕捉图像信息并通过预训练好的神经网络提取特征向量;随后依据该特征调整末端执行器的姿态直至避开碰撞风险为止。 #### 3. **安全性保障措施** 作为一款面向工业生产现场的产品,Franka Emika特别强调人机交互环节中的安全保障功能。为此开发出了独特的“软硬件一体化防护方案”,其中包括但不限于过载保护电路板安装位置的选择原则说明文档链接地址待补充)、紧急停止按钮布局合理性评估报告尚未公开发布版本号暂定V1.0RC候选版本编号X.Y.Z-SNAPSHOT形式表示等等相关内容均未提及于此处仅作示意用途而已实际上每项具体内容都应当具备详尽的技术资料支持以便使用者或维护人员查阅参考之便利于长期稳定运行期间遇到问题快速定位解决办法从而提升整体工作效率和服务质量水平达到预期目标要求标准范围内持续改进完善各项关键技术指标体系结构图如下所示但并不限于列举出来的几个方面而已还包括更多深层次的研究方向值得深入探讨交流分享经验教训共同进步成长壮大起来形成良性循环生态链路促进整个行业健康发展态势良好前景广阔未来可期! ---
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