59、自动跨域任务计划转移与吸力运输抓取优化运动规划

自动跨域技能转移与吸力抓取优化

辣条鉴定师

于 2025-09-18 09:27:14 发布

阅读量44

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：算法驱动的机器人未来文章标签：自动跨域任务计划转移吸力运输抓取技能转移

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/defi6farmer/article/details/152065425

算法驱动的机器人未来专栏收录该内容

66 篇文章 ¥499.90

订阅专栏¥69.90

会员秒杀 ¥9.9 重磅福利

超级会员免费看

自动跨域任务计划转移与吸力运输抓取优化运动规划

在机器人领域，自动跨域任务计划转移和吸力运输抓取优化运动规划是两个重要的研究方向。前者致力于实现技能在不同任务和领域之间的高效转移，后者则聚焦于解决吸力抓取在高速运动中的失效问题。

自动跨域任务计划转移

适用性测试 ：若公钥的 $P_{\xi}^S$ 定义可用，可通过检查 $P_{\xi_0}^{S_{start}} \cap P_{\xi_n}^{S_{goal}}$ 是否为空来立即进行适用性测试。否则，可通过主动搜索合适的参数 $p \in P_{S_{start}} \cap P_{S_{goal}}$ 来测试适用性，该参数需满足特定条件，具体步骤总结在相关算法中。
技能可行性 ：当抽象技能适用时，可利用从锚点导出的私钥将其轨迹转移到任务域。为完成转移，需推断任务域中可行的动作计划 $(a_1, \ldots, a_n)$ 以连接重构状态轨迹中的状态。若所有状态间的转移都可行，则称该抽象技能可行。
技能转移步骤
1. 将技能的状态轨迹从其原始域转移到抽象域，通过选择有效的公钥和私钥并进行缓存。
2. 根据需求，使用原始公钥和从新任务规范导出的替代私钥，将缓存的技能轨迹转移到任何新域。
3. 推断该域中的动作以实现状态转移。

以下是相关算法：

# 算法1：在抽象域中缓存技能
def cachSkill(S_E, PubKey):
    validPrivateKeys = []
    for S in S_E:
        validPrivateKeys.extend(P[S])
    if validPrivateKeys:
        p = validPrivateKeys[0]
        abstractTrace = projectp(S_E)
        DataBase.add(abstractTrace, PubKey)
        return True
    return False

# 算法2：获取用于重构的私钥（适用性测试）
def getPrivateKey(state_trace, Sstart, Sgoal, PubKey):
    if len(P[state_trace[0]][Sstart]) == 1:
        p = P[state_trace[0]][Sstart][0]
        if projectp(Sgoal) == state_trace[-1] or reconstp(state_trace[-1]) == Sgoal:
            return p
    elif len(P[state_trace[0]][Sstart]) > 1:
        intersection = P[state_trace[-1]][Sgoal].intersection(P[state_trace[0]][Sstart])
        if intersection:
            p = intersection.pop()
            return p
    return False

# 算法3：重构缓存的抽象技能
def reconstructSkill(state_trace, PubKey, P):
    p = getPrivateKey(state_trace, P.Sstart, P.Sgoal, PubKey)
    if p:
        states = reconstp(state_trace)
        actions = recoverActions(states, P.D)
        if actions:
            return actions
    return False

def recoverActions(state_trace, D):
    actions = []
    for i in range(1, len(state_trace)):
        for a in D.A:
            if (state_trace[i - 1], a, state_trace[i]) in D.T:
                actions.append(a)
                break
        else:
            return False
    return actions

吸力运输抓取优化运动规划

背景：真空吸盘抓取在工业中广泛应用，但高速运动可能导致吸盘脱落。现有分析模型存在简化假设，而先前的运动规划方法在吸力抓取时可能失败。
GOMP - ST算法 ：该算法结合深度学习和优化，通过学习吸力抓取损失约束来计算时间优化的运动。具体步骤如下：
1. 多次尝试用吸力抓取给定对象的快速提升动作，以找到导致吸力失败的运动。
2. 根据末端执行器加速度的历史数据学习模型，定义约束函数。
3. 在运行时，将学习到的模型作为运动的非线性约束，通过线性化并基于其雅可比矩阵进行一阶近似。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(离线过程):::process --> B(自监督数据收集):::process
    B --> C(数据增强):::process
    C --> D(训练约束函数 gθ):::process
    E(在线过程):::process --> F(GOMP - ST 优化):::process
    F --> G(移动手臂):::process
    F --> H(输入: 起始点, 目标点, 障碍物, 质量):::process
    F --> I(线性化 gθ ≤ dsafe):::process
    I --> J(求解 QP):::process

实验结果 ：在使用物理UR5机器人运输1.3 - 1.7 kg物体的420次实验中，与基线优化运动规划器相比，GOMP - ST能避免吸盘失效，同时将运输时间缩短16% - 58%。

总结

自动跨域任务计划转移通过抽象域实现技能的高效转移，具有统一技能缓存、解耦域、提高转移可扩展性和避免计算冗余等优点。吸力运输抓取优化运动规划中的GOMP - ST算法通过学习约束，有效解决了吸力抓取在高速运动中的失效问题，提高了运输效率。这两个研究方向都为机器人在复杂环境中的应用提供了重要的技术支持。

自动跨域任务计划转移与吸力运输抓取优化运动规划

自动跨域任务计划转移优势与应用场景分析

优势体现
- 动态抽象域选择 ：由于根据技能本身动态选择抽象键，每个技能实际上通过其自身的中央抽象域 $D_{abstract}$ 进行转移。该域和导致它的转移函数由抽象键中的投影函数隐式确定，这使得技能转移更加灵活和高效。
- 单一转移函数 ：借助参数化抽象技术，每个缓存的技能通过其公钥固有地定义了一个单一的转移函数，允许将其从抽象域转移到任何适用的域（通过适当选择私钥）。这种方式使我们能够在未遇到的域中进行技能转移，且没有泛化误差和额外的努力。
- 适用性验证 ：该方法类似于“公钥”加密，确保技能只能从缓存中为适用的问题进行重构。如果提供不适当的锚点，技能的公钥将被拒绝，避免在执行不成功的情况下徒劳地考虑使用这些技能。
应用场景 ：虽然该转移技术不能在完全任意的域之间转移技能，但它允许在通过“属性变换”表现出对称性的域和任务之间进行转移。例如，在将盒子堆叠计划转移到罐子堆叠计划的场景中，可以使用“注意力键”将现有计划推广到新的感兴趣对象，使用“符号剥离键”将计划推广到新的对象类型。

吸力运输抓取优化运动规划技术细节与拓展

技术细节分析
- 约束学习 ：GOMP - ST通过多次尝试快速提升动作，收集导致吸力失败的运动数据，然后基于末端执行器加速度的历史数据学习模型，定义约束函数。这种基于数据驱动的方法能够捕捉到难以通过分析模型建模的实际影响，如吸盘变形。
- 线性化处理 ：在运行时，将学习到的模型作为运动的非线性约束，使用Autograd对其进行线性化，并基于其雅可比矩阵进行一阶近似。这种处理方式使得在优化过程中能够有效地处理非线性约束，提高运动规划的效率和准确性。
- 优化求解 ：使用顺序二次规划（SQP）求解器，反复线性化学习到的吸力约束，结合用户指定的阈值 $d_{safe} \in [0, 1]$ 以及训练好的神经网络的输出和雅可比矩阵，求解二次规划（QP）问题，得到时间优化的运动计划。
拓展方向
- 技能分解与重组 ：由于采用了逐状态抽象而非“完整计划”抽象，该框架自然允许将技能分解为组件，这些组件可以以分层方式自动重新组合成新的技能。
- 连续运动计划应用 ：基于状态的转移技术有可能应用于连续运动计划或策略，为机器人在更复杂的运动场景中的应用提供支持。
- 深度学习应用 ：当状态复杂（如图像）时，可以使用神经网络学习抽象键（即状态投影）。这种方式可能比直接的迁移学习更容易和更通用。

对比分析

技术方向	自动跨域任务计划转移	吸力运输抓取优化运动规划（GOMP - ST）
核心目标	实现技能在不同任务和领域之间的高效转移	避免吸力杯在高速运动中失效，减少运输时间
关键技术	选择有效公钥和私钥，通过抽象域转移技能；推断任务域中的动作	学习吸力抓取损失约束，结合深度学习和优化
优势	统一技能缓存，解耦域，提高转移可扩展性，避免计算冗余	避免吸力杯失效，缩短运输时间，考虑实际影响
应用场景	适用于通过“属性变换”表现出对称性的域和任务	工业中使用真空吸盘抓取的场景

总结与展望

自动跨域任务计划转移和吸力运输抓取优化运动规划是机器人领域中两个重要的研究方向。自动跨域任务计划转移通过抽象域和参数化抽象技术，实现了技能在不同域之间的高效转移，为机器人在未知环境中的应用提供了可能。吸力运输抓取优化运动规划中的GOMP - ST算法，通过学习吸力约束，有效地解决了吸力杯在高速运动中的失效问题，提高了工业生产中的运输效率。

未来，随着机器人应用场景的不断拓展，这两个方向有望进一步发展。例如，自动跨域任务计划转移可以与更多的机器人任务相结合，实现更复杂的技能转移；GOMP - ST算法可以进一步优化约束学习和优化求解过程，提高运动规划的性能。同时，将这两个方向的技术进行融合，可能会为机器人在复杂环境中的应用带来新的突破。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(自动跨域任务计划转移):::process --> B(技能转移至抽象域):::process
    B --> C(缓存技能):::process
    C --> D(转移至新域):::process
    D --> E(推断动作):::process
    F(吸力运输抓取优化运动规划):::process --> G(学习吸力约束):::process
    G --> H(优化运动规划):::process
    H --> I(避免吸力杯失效):::process
    I --> J(缩短运输时间):::process
    K(未来发展):::process --> L(结合更多任务):::process
    K --> M(优化算法性能):::process
    K --> N(技术融合):::process

总之，这两项技术为机器人的智能化和高效化发展提供了重要的支持，有望在未来的工业生产和其他领域中发挥更大的作用。