instant_policy：实时模仿学习中的图扩散力量

instant_policy：实时模仿学习中的图扩散力量

instant_policy 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/instant_policy

项目介绍

instant_policy 是一种基于图扩散的实时模仿学习方法，旨在通过少量示范快速适应新任务。该方法的核心在于通过图结构将示范动作泛化到新场景中，使机器人能够迅速学习并执行复杂任务。此项目是论文《Instant Policy: In-Context Imitation Learning via Graph Diffusion》的代码实现，具有广泛的应用前景。

项目技术分析

instant_policy 采用了以下关键技术：

• 图扩散模型：该方法利用图结构表示示范动作，并通过图扩散机制将动作泛化到新任务中。
• 深度学习框架：使用 PyTorch 作为主要的学习框架，便于模型的训练和部署。
• 数据转换：支持将多种类型的数据转换为模型所需的格式，如点云数据、机器人末端执行器位姿等。
• 模型优化：提供了多种参数优化策略，包括模型压缩和推理参数调整，以提高模型的运行效率。

项目及技术应用场景

instant_policy 在以下场景中表现出色：

• 机器人操作：应用于机器人抓取、搬运等操作任务，能够快速适应新物体和场景。
• 自动化制造：在自动化生产线中，机器人可利用此技术快速学习并执行新的组装或检测任务。
• 服务机器人：在服务机器人领域，如酒店、餐厅等，机器人可利用此技术快速适应不同的服务需求。

项目特点

instant_policy 具有以下显著特点：

• 快速适应：通过少量示范，模型能够迅速适应新任务，提高学习效率。
• 泛化能力：基于图结构的泛化能力，使模型能够处理多种不同类型的新任务。
• 易于部署：项目提供了详细的部署指南，支持在多种机器人平台上部署。
• 可扩展性：模型支持多种数据类型和任务类型，具有良好的可扩展性。

以下是具体的项目应用示例：

快速启动

项目提供了预训练模型，可以快速体验以下任务：

• plate_out：将盘子从容器中取出。
• open_box：打开盒子。
• toilet_seat_down：将马桶座圈放下。

用户只需下载预训练权重，运行推理脚本即可尝试不同的任务。

在机器人上部署

instant_policy 支持在任何配备平行爪夹具的机器人上部署。用户只需将自己的控制器和观测数据格式调整为项目所需的形式，即可开始使用。在实验中，使用两个深度相机围绕场景进行观测取得了良好的效果。

训练与微调

用户可以从头开始训练图扩散模型，或者使用自己的数据对模型进行微调。项目提供了数据转换脚本和训练脚本，支持自定义训练参数和优化策略。

性能注意事项

为了达到最佳性能，以下几点需要注意：

• 物体应被清晰分割。
• 任务应遵循马尔可夫假设（观测历史不影响当前状态）。
• 示范应简短且一致，避免包含与任务无关的动作。
• 推理参数（如示范数量和图扩散时间步数）对性能有显著影响。
• 模型使用末端执行器帧中的分割点云表示，当物体被抓住时，观测中至少应存在一个其他物体以定位动作。

如果部署的策略表现不佳，项目作者提供了联系方式，愿意提供帮助。

通过以上介绍，instant_policy 无疑是机器人学习和自动化领域的一个有力工具。它的快速适应能力和强大的泛化能力使其在多种场景中具有广泛的应用潜力。我们强烈推荐对此项目感兴趣的用户尝试使用，并探索其在实际应用中的无限可能。

instant_policy 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/instant_policy