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將工業(yè)機(jī)器人裝配任務(wù)從仿真轉(zhuǎn)為現(xiàn)實(shí)

NVIDIA英偉達(dá) ? 來(lái)源:未知 ? 2023-06-08 15:45 ? 次閱讀
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仿真是幫助機(jī)器人學(xué)習(xí)感知(從攝像機(jī)圖像中了解世界)、規(guī)劃(制定解決問(wèn)題的行動(dòng)序列)和控制(產(chǎn)生改變機(jī)器人位置和方向的電機(jī)指令)等新技能的一個(gè)必要工具。

機(jī)器人裝配在汽車、航空航天、電子和醫(yī)療設(shè)備行業(yè)中無(wú)處不在。設(shè)置機(jī)器人執(zhí)行裝配任務(wù)是一個(gè)耗時(shí)且昂貴的過(guò)程,需要一整支團(tuán)隊(duì)來(lái)設(shè)計(jì)機(jī)器人的軌跡并仔細(xì)劃定邊界。

在其他機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域,仿真已經(jīng)成為不可或缺的工具,尤其是在發(fā)展 AI 的過(guò)程中。但機(jī)器人裝配涉及幾何復(fù)雜的緊密公差零件之間的高精度接觸。長(zhǎng)期以來(lái),仿真此類接觸緊密的活動(dòng)在計(jì)算上的難度極高。

NVIDIA 近期在機(jī)器人裝配方面取得了進(jìn)展,這使得超實(shí)時(shí)仿真成為可能。這種高速仿真能夠使用強(qiáng)大、先進(jìn)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)技術(shù)。借助 RL,虛擬機(jī)器人能夠探索仿真環(huán)境、獲得豐富的經(jīng)驗(yàn),并通過(guò)智能試錯(cuò)來(lái)學(xué)習(xí)有用的技能。將 RL 用于機(jī)器人裝配,可以最大限度地減少對(duì)操作者專業(yè)知識(shí)的需求、增加對(duì)變化的魯棒性并減少硬件磨損。sim-to-real一詞指的就是將仿真環(huán)境中的技能轉(zhuǎn)移到現(xiàn)實(shí)世界。

將 RL 用于機(jī)器人裝配的最大挑戰(zhàn)之一,是機(jī)器人在仿真中學(xué)習(xí)的技能通常不能有效地轉(zhuǎn)移到現(xiàn)實(shí)世界的機(jī)器人上。出現(xiàn)這個(gè)問(wèn)題是因?yàn)?a href="http://www.brongaenegriffin.com/tags/仿真器/" target="_blank">仿真器與現(xiàn)實(shí)世界之間存在物理學(xué)、電機(jī)信號(hào)傳感器信號(hào)等方面的微妙差異。此外,現(xiàn)實(shí)世界的機(jī)器人可能會(huì)遇到在仿真器中從未見過(guò)的情況。這些問(wèn)題被統(tǒng)稱為 reality gap(現(xiàn)實(shí)差距)。

什么是 IndustReal?

為了將 RL 用于具有挑戰(zhàn)性的裝配任務(wù)并解決現(xiàn)實(shí)差距問(wèn)題,我們開發(fā)了 IndustReal。IndustReal 是一套用于幫助機(jī)器人解決仿真中的裝配任務(wù),并將這些能力轉(zhuǎn)移到現(xiàn)實(shí)世界的算法、系統(tǒng)和工具。

IndustReal 主要提供:

  • 一套使仿真機(jī)器人通過(guò) RL 解決復(fù)雜裝配任務(wù)的算法。

  • 一種解決現(xiàn)實(shí)差距,并在現(xiàn)實(shí)世界中部署時(shí)穩(wěn)定機(jī)器人所學(xué)技能的方法。

  • 一個(gè)現(xiàn)實(shí)世界機(jī)器人系統(tǒng),將在仿真中訓(xùn)練的裝配技能端到端地轉(zhuǎn)移到現(xiàn)實(shí)。

  • 使研究人員和工程師能夠復(fù)制該系統(tǒng)的軟硬件工具套件。

  1. IndustRealKit 是一套受 NIST Task Board 1(既定的機(jī)器人裝配基準(zhǔn))啟發(fā)的 3D 可打印資產(chǎn) CAD 模型。

  2. IndustRealLib 是一個(gè)輕量級(jí)的 Python 庫(kù),可將在 NVIDIA Isaac Gym 仿真器中學(xué)到的技能部署到現(xiàn)實(shí)世界的 Franka Emika Panda 機(jī)器人臂上。

圖 1. 機(jī)器人在仿真中執(zhí)行插入釘子

和裝配齒輪的策略(上一行),

然后將這些策略部署到現(xiàn)實(shí)世界中(下一行)。

訓(xùn)練算法和部署方法

在這項(xiàng)工作中,我們提出了三種算法幫助機(jī)器人在仿真中使用 RL 學(xué)習(xí)裝配技能。我們還提出了一種使現(xiàn)實(shí)世界的機(jī)器人能夠執(zhí)行這些技能的部署方法。

仿真感知策略更新

像 NVIDIA Isaac Gym 和 NVIDIA Isaac Sim 這樣的機(jī)器人仿真器在滿足現(xiàn)實(shí)世界的物理學(xué)同時(shí),還要滿足許多物理限制,其中最重要的一項(xiàng)是物體不能相互重疊,或者說(shuō)“互穿”。在大多數(shù)仿真器中,物體之間的小規(guī)?;ネú豢杀苊?,尤其是在實(shí)時(shí)執(zhí)行時(shí)。

我們引入了仿真感知策略更新(SAPU),為仿真機(jī)器人提供關(guān)于仿真預(yù)測(cè)何時(shí)可靠或不可靠的認(rèn)知。具體而言,在 SAPU 中,我們?cè)?strong> NVIDIA Warp 中實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于 GPU 的模塊,從而在機(jī)器人學(xué)習(xí)如何使用 RL 裝配零件時(shí)檢查是否存在互穿。

當(dāng)互穿規(guī)模小時(shí),我們對(duì)機(jī)器人的仿真體驗(yàn)進(jìn)行加權(quán),而當(dāng)互穿規(guī)模大時(shí),我們就減少加權(quán)。該策略可以防止仿真機(jī)器人利用不準(zhǔn)確的物理規(guī)則解決任務(wù),進(jìn)而導(dǎo)致無(wú)法將它學(xué)習(xí)的技能轉(zhuǎn)移到現(xiàn)實(shí)世界中。

有向距離場(chǎng)獎(jiǎng)勵(lì)

為了使用 RL 解決任務(wù),必須定義一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)(例如衡量機(jī)器人在解決任務(wù)方面取得了多少進(jìn)展)。然而,在裝配過(guò)程中,很難根據(jù)形狀復(fù)雜零件的對(duì)齊情況來(lái)定義一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)。

于是我們引入了有向距離場(chǎng)(SDF)獎(jiǎng)勵(lì),以便衡量仿真零件在裝配過(guò)程中的對(duì)齊程度。SDF 是一個(gè)數(shù)學(xué)函數(shù),它可以從一個(gè)物體上的點(diǎn)計(jì)算出到另一個(gè)物體表面的最短距離。這種自然、通用的方法可以描述零件之間的對(duì)齊情況,高度對(duì)稱或不對(duì)稱都不例外。

在 SDF 獎(jiǎng)勵(lì)中,我們將獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)定義為裝配過(guò)程中一個(gè)零件的當(dāng)前位置和目標(biāo)位置之間的 SDF 距離。

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圖 2. 一個(gè)圓形釘子的 SDF 2D 切片可視化圖。

顏色代表從指定的點(diǎn)到釘子表面的最短距離

基于樣本的課程

課程學(xué)習(xí)是一種成熟的 RL 方法,可解決涉及到許多單獨(dú)步驟或動(dòng)作的問(wèn)題。畢竟,機(jī)器人在學(xué)習(xí)過(guò)程中所面對(duì)的任務(wù)難度會(huì)逐漸增加。

在我們的裝配任務(wù)中,機(jī)器人首先解決簡(jiǎn)單的裝配問(wèn)題(即零件已完成部分裝配),然后再升級(jí)到更難的問(wèn)題(即零件已被拆解)。

隨著零件之間的初始接觸逐漸減少,零件會(huì)在某個(gè)時(shí)刻不再有初始接觸點(diǎn)。由于機(jī)器人的知識(shí)已過(guò)度偏向于部分裝配的情況,這種難度上的陡增會(huì)導(dǎo)致性能崩潰。

我們?yōu)?span style="font-size:16px;letter-spacing:.578px;">仿真機(jī)器人引入了一個(gè)基于樣本的課程(SBC)來(lái)逐步學(xué)習(xí)復(fù)雜的裝配任務(wù)。在課程的所有階段都要求機(jī)器人解決各種難度范圍內(nèi)的抽樣裝配問(wèn)題,但會(huì)逐漸刪除問(wèn)題分布中最簡(jiǎn)單的問(wèn)題。在課程的最后階段,各個(gè)零件在一開始就完全不接觸。請(qǐng)看下面的可視化圖。

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圖 3. 基于樣本的課程的不同階段。

任務(wù)難度從左到右隨插頭(黃色球體)

初始位置的分布遠(yuǎn)離插座(米色)而增加。

策略級(jí)行動(dòng)整合器

在最常見的機(jī)器人 RL 應(yīng)用中,通過(guò)對(duì)機(jī)器人的姿勢(shì)(即其位置和方向)進(jìn)行增量調(diào)整來(lái)產(chǎn)生機(jī)器人的動(dòng)作。這些增量被應(yīng)用于機(jī)器人的當(dāng)前姿態(tài),以產(chǎn)生一個(gè)瞬時(shí)的目標(biāo)姿勢(shì)。如果應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)世界中的機(jī)器人,由于實(shí)際機(jī)器人的復(fù)雜性,這種策略可能會(huì)導(dǎo)致機(jī)器人的最終姿勢(shì)與其最終目標(biāo)姿勢(shì)之間產(chǎn)生差異。

我們還提出了一個(gè)策略級(jí)行動(dòng)整合器(PLAI)。這是一種簡(jiǎn)單的算法,在現(xiàn)實(shí)世界的機(jī)器人上部署學(xué)習(xí)到的技能時(shí),可以減少穩(wěn)態(tài)(即長(zhǎng)期的)錯(cuò)誤。我們將增量調(diào)整應(yīng)用于先前的瞬時(shí)目標(biāo)姿勢(shì),以產(chǎn)生新的瞬時(shí)目標(biāo)姿勢(shì)。

在數(shù)學(xué)上(類似于經(jīng)典 PID 控制器的積分項(xiàng)),這種策略產(chǎn)生的瞬時(shí)目標(biāo)姿勢(shì)是初始姿勢(shì)和機(jī)器人隨時(shí)間產(chǎn)生的動(dòng)作之和。該技術(shù)即便在復(fù)雜的實(shí)際情況下,也可以使機(jī)器人的最終姿勢(shì)與最終目標(biāo)姿勢(shì)之間的誤差最小化。

機(jī)器人正試圖移動(dòng)到一個(gè)目標(biāo)位置,期間我們比較了標(biāo)準(zhǔn)(標(biāo)稱)策略、PLAI 算法和經(jīng)典的 PID 控制器在抵達(dá)任務(wù)上的表現(xiàn)。請(qǐng)看下面的可視化圖。

圖 4. 機(jī)器人使用標(biāo)準(zhǔn)策略、PLAI 算法和 PID 策略將其指尖移動(dòng)到粉色球體目標(biāo)的比較(上一行:在重力補(bǔ)償不完全的情況下進(jìn)行比較。下一行:在未建立關(guān)節(jié)處摩擦力模型的情況下進(jìn)行比較)

系統(tǒng)和工具

通過(guò) IndustReal 進(jìn)行現(xiàn)實(shí)世界實(shí)驗(yàn)所使用的裝置,包括一個(gè) Franka Emika Panda 機(jī)器人臂、安裝在機(jī)器人手上的英特爾 RealSense D435 攝像頭,以及一個(gè)帶有零件的裝配平臺(tái)。

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圖 5. 物理機(jī)器人實(shí)驗(yàn)設(shè)置:一個(gè) Franka Emika Panda 機(jī)器人臂,機(jī)器人手上裝有一個(gè)英特爾 RealSense D435 攝像頭,底部是一個(gè)帶有零件的裝配平臺(tái)。

IndustReal 提供用于復(fù)制本文中介紹的系統(tǒng)所需要的硬件(IndustRealKit)和軟件(IndustRealLib)。

IndustRealKit 包含可 3D 打印的 20 個(gè)零件的 CAD 模型,涵蓋了這項(xiàng)工作中使用到的所有零件。這些模型帶有 6 個(gè)釘子支架、6 個(gè)釘子插座、3 個(gè)齒輪、1 個(gè)齒輪底座(帶 3 個(gè)齒輪軸)以及 4 個(gè) NEMA 連接器和插座支架,均使用美標(biāo)插頭和電源插座。

采購(gòu)清單包括 17 個(gè)零件:6 個(gè)金屬釘子(NIST 基準(zhǔn))、4 個(gè) NEMA 連接器和插座、1 個(gè)光學(xué)平臺(tái)以及緊固件。

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圖 6. IndustRealKit

IndustRealLib 是一個(gè)輕量級(jí)庫(kù),包含了將在仿真中通過(guò) RL 學(xué)到的技能部署到現(xiàn)實(shí)世界機(jī)器臂上所需要的代碼。具體而言,我們?yōu)橛脩籼峁┠_本,以便他們把在 NVIDIA Isaac Gym 仿真器中訓(xùn)練的控制策略(即將傳感器信號(hào)映射到機(jī)器人行動(dòng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))迅速部署到 Franka Emika Panda 機(jī)器人上。

未來(lái)發(fā)展方向

IndustReal 展示了一條在機(jī)器人裝配任務(wù)中充分發(fā)揮仿真潛力的路徑。隨著仿真變得更加精準(zhǔn)和高效,以及更多仿真轉(zhuǎn)現(xiàn)實(shí)的轉(zhuǎn)移技術(shù)被源源不斷地開發(fā)出來(lái),我們已經(jīng)預(yù)見到了將這項(xiàng)工作擴(kuò)展到制造業(yè)其他任務(wù)(如螺絲緊固、電纜布線和焊接等)的眾多可能性。我們有理由相信,有朝一日,每一個(gè)先進(jìn)的工業(yè)制造機(jī)器人都將使用這種技術(shù)進(jìn)行仿真訓(xùn)練,以便可以無(wú)縫、靈活地轉(zhuǎn)移到現(xiàn)實(shí)世界。

我們的下一步是將該系統(tǒng)擴(kuò)展到包括更多的對(duì)象、裝配任務(wù)和復(fù)雜的環(huán)境。我們還打算開發(fā)更多的仿真轉(zhuǎn)現(xiàn)實(shí)技術(shù),以便更加經(jīng)濟(jì)、可靠、安全而順利地轉(zhuǎn)移學(xué)到的技能。

如何使用 IndustReal

  • 請(qǐng)?jiān)L問(wèn) IndustReal project pagehttps://sites.google.com/nvidia.com/industreal,查看論文和摘要視頻的鏈接。敬請(qǐng)關(guān)注即將推出的 IndustralKit 和 IndustralLib。

  • 下載獨(dú)立運(yùn)行的NVIDIA Isaac Gym Preview Releasehttps://developer.nvidia.cn/isaac-gymNVIDIA Isaac Gym Environmentshttps://github.com/NVIDIA-Omniverse/IsaacGymEnvs。其中包含了在 IndustReal中訓(xùn)練裝配技能的基礎(chǔ) ——NVIDIA Omniverse factory environmentshttps://github.com/NVIDIA-Omniverse/IsaacGymEnvs/blob/main/docs/factory.md)。

  • 下載 Omniverse 驅(qū)動(dòng)的新一代 NVIDIA Isaac Simhttps://developer.nvidia.cn/zh-cn/isaac-sim)。

點(diǎn)擊“閱讀原文”,或掃描下方海報(bào)二維碼,觀看 NVIDIA 創(chuàng)始人兼 CEO 黃仁勛在 COMPUTEX 2023 的主題演講直播回放,主題演講中文字幕版已上線,了解 AI、圖形及其他領(lǐng)域的最新進(jìn)展!


原文標(biāo)題:將工業(yè)機(jī)器人裝配任務(wù)從仿真轉(zhuǎn)為現(xiàn)實(shí)

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    的頭像 發(fā)表于 01-03 14:10 ?664次閱讀

    【「具身智能機(jī)器人系統(tǒng)」閱讀體驗(yàn)】2.具身智能機(jī)器人大模型

    ,能夠利用\"思維鏈\"的技術(shù)復(fù)雜任務(wù)分解為多個(gè)子任務(wù),以漸進(jìn)的方式解決問(wèn)題。這不僅提高了任務(wù)的成功率,也顯著增強(qiáng)了系統(tǒng)的魯棒性,使得機(jī)器人
    發(fā)表于 12-29 23:04

    【「具身智能機(jī)器人系統(tǒng)」閱讀體驗(yàn)】1.初步理解具身智能

    影響與發(fā)展,提供了全球及國(guó)內(nèi)行業(yè)趨勢(shì)的見解。書中詳細(xì)討論了這一新興領(lǐng)域面臨的諸多挑戰(zhàn),應(yīng)用的不確定性、昂貴的成本到倫理問(wèn)題,為讀者呈現(xiàn)了當(dāng)前形勢(shì)的現(xiàn)實(shí)視角。 接下來(lái),書中深入探討了具身智能機(jī)器人的歷史
    發(fā)表于 12-28 21:12

    《具身智能機(jī)器人系統(tǒng)》第7-9章閱讀心得之具身智能機(jī)器人與大模型

    將自然語(yǔ)言理解與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃融為一體。這種端到端的方法使機(jī)器人能夠直接人類指令生成動(dòng)作序列,大幅簡(jiǎn)化了控制流程。該項(xiàng)目的工作流程包含設(shè)計(jì)并封裝一個(gè)人機(jī)器人函數(shù)庫(kù)、編寫清晰地描述提示詞、在仿真
    發(fā)表于 12-24 15:03

    【「具身智能機(jī)器人系統(tǒng)」閱讀體驗(yàn)】+數(shù)據(jù)在具身人工智能中的價(jià)值

    的數(shù)據(jù)集。例如,自主導(dǎo)航機(jī)器人需要處理大量環(huán)境數(shù)據(jù),以增強(qiáng)其路徑規(guī)劃和避障能力。此外,數(shù)據(jù)的精度直接影響機(jī)器人的性能;從事高精度任務(wù)工業(yè)機(jī)器人
    發(fā)表于 12-24 00:33

    【「具身智能機(jī)器人系統(tǒng)」閱讀體驗(yàn)】+初品的體驗(yàn)

    提高機(jī)器人的自適應(yīng)性和自主性,賦能機(jī)器人在多種場(chǎng)景中的應(yīng)用。例如在家庭自動(dòng)化領(lǐng)域,具身智能機(jī)器人能夠感知家庭成員的日常習(xí)慣和需求,自動(dòng)執(zhí)行清潔、整理或其他家務(wù)任務(wù)。它們通過(guò)觀察家庭成員
    發(fā)表于 12-20 19:17