一、论文笔记

标题：Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware
中文标题：使用低成本硬件学习细粒度双手操作
作者团队：Stanford University
期刊会议：arXiv
时间：2023
代码：https://github.com/tonyzhaozh/act

1.1 目标问题

对于机器人而言，学习实现一些精细操作是较为困难的，因为涉及精确的力控以及闭环视觉反馈，这有需要先进的机器人，精确的传感器和准确的标定。

能否使用低成本、不精确的硬件来执行这些精细的操作任务？

1.2 方法

本文提出了一种简单的算法，ACT (Action Chunking with Transformers)。

首先使用 ALOHA 收集人类演示的引导机器人的关节位置，并将其作为动作，观测结果由机器人的当前关节位置和相机的输入图像组成。然后训练 ACT 根据当前观测预测未来的动作序列，也就是下一个时间步中双臂的目标关节位置。

（1）动作分块和时间集成

为了利用像素到动作的策略，通过对抗模仿学习解决复合错误。本文使用了动作分块的思想，将多个动作分组在一起平作为一个单元执行，从而使他们更有效的存储和执行。

本文将动作块的大小固定为 k ，每 k 步，智能体接收一个观测结果，生成接下来的 k 个操作，并按顺序执行这些操作，因此任务的有效范围被减小了 k 倍。

但是这种方法得到的动作块可能不是最理想的动作，因此可能导致机器人的运动不稳定。为了提高平滑型，本文在每个时间步内执行策略，得到不同的动作块相互重叠，因此会有多个预测动作，本文对这些预测进行指数加权 $w_i=exp(-m*i)$，其中 $w_0$ 是最旧的动作的权重，$m$ 越小则合并的速度越快。

（2）人类数据建模

人类可以从不同个轨迹来解决同一个任务，尤其是在不要求精度的区域，人类的动作会非常随机，因此策略重点关注高精度区域也是非常重要的。

本文将策略训练为条件变分自动编码器 CVAE 来生成当前观测为条件的动作序列。

• CVAE 编码器：输入当前观测（机器人本体状态）和动作序列，编码后得到变量 z 分布，将其参数化为高斯分布，输出该分布的均值和方差
• CVAE 解码器：以 z 和当前观测（图像+机器人本体状态）为条件，预测动作序列。

该部分参考论文原仓库：https://github.com/tonyzhaozh/act

2.1 环境准备

创建虚拟环境并安装依赖

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conda create -n aloha python=3.8.10
conda activate aloha
pip install torchvision
pip install torch
pip install pyquaternion
pip install pyyaml
pip install rospkg
pip install pexpect
pip install mujoco
pip install dm_control
pip install opencv-python
pip install matplotlib
pip install einops
pip install packaging
pip install h5py
pip install ipython
cd act/detr && pip install -e .

2.2 数据收集

首先激活虚拟环境

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conda activate aloha

进入到代码根目录

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cd <path to act>

创建两个目录，分别用于保存数据集和训练好后的模型

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mkdir -p datasets/sim_transfer_cube_scripted
mkdir checkpoints

以 sim_transfer_cube_scripted 任务为例，使用下面的脚本产生 50 个 episodes 的数据（可以添加 --onscreen_render 来实现实时渲染）：

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python3 record_sim_episodes.py --task_name sim_transfer_cube_scripted --dataset_dir datasets/sim_transfer_cube_scripted/ --num_episodes 50

产生的 50 个数据会以 50 个 hdf5 文件的格式保存在文件夹中，要想可视化这些数据集，可以使用下面的命令，以可视化第一个数据为例

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python3 visualize_episodes.py --dataset_dir datasets/sim_transfer_cube_scripted/ --episode_idx 0

2.3 训练

首先需要修改 constants.py 中的 DATA_DIR 参数，将其改为自己的数据集文件夹名称：

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DATA_DIR = '/home/mahaofei/Programs/Imitation/act/datasets'

开始训练：

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python3 imitate_episodes.py --task_name sim_transfer_cube_scripted --ckpt_dir checkpoints/ --policy_class ACT --kl_weight 10 --chunk_size 100 --hidden_dim 512 --batch_size 8 --dim_feedforward 3200 --num_epochs 2000  --lr 1e-5 --seed 0

如果 ACT 策略在一个 episode 中是不稳定的或者是停止不变的，那么就训练更长时间，在平台期过后成功率和轨迹平滑性都会得到提高。

2.4 评估

还是和训练使用同一个脚本，只不过需要加入 --eval，该程序会把评估过程中的视频保存到 checkpoints 文件夹中，也可以添加 --onscreen_render 在评估是实时渲染。

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python3 imitate_episodes.py --task_name sim_transfer_cube_scripted --ckpt_dir checkpoints/ --policy_class ACT --kl_weight 10 --chunk_size 100 --hidden_dim 512 --batch_size 8 --dim_feedforward 3200 --num_epochs 2000  --lr 1e-5 --seed 0 --eval

经测试，实际成功率并不高，在抓取时总会出现错位，且传递过程很难成功。

~~暂未知原因，等待后续检查。~~已查明原因，需使用特定版本的 mujoco，参考 issue #12

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pip install mojoco==2.3.7 dm_env==1.6 dm_control==1.0.14

三、代码复现 (act-plus-plus)

最近发现作者在一篇新的论文中 Mobile ALOHA Learning Bimanual Mobile Manipulation with Low-Cost Whole-Body Teleoperation，对 ACT 算法进行了更新，基本复现流程一致，部分进行了修改。

该部分参考论文原仓库：https://github.com/MarkFzp/act-plus-plus

2.1 环境准备

下载源码

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git clone https://github.com/MarkFzp/act-plus-plus

创建虚拟环境并安装依赖

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conda create -n act python=3.8.10
conda activate act
pip install torchvision
pip install torch
pip install pyquaternion
pip install pyyaml
pip install rospkg
pip install pexpect
pip install mujoco==2.3.7
pip install dm_control==1.0.14
pip install dm_env==1.6
pip install opencv-python
pip install matplotlib
pip install einops
pip install packaging
pip install h5py
pip install ipython
cd act-plus-plus/detr && pip install -e .

实际上没有提到但却调用的库还有

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pip install diffusers
pip install wandb

git clone [email protected]:ARISE-Initiative/robomimic.git
cd robomimic
git checkout diffusion-policy-mg
pip install -e .

修改 constants.py 中的 DATA_DIR 参数，将其改为自己的数据集文件夹名称：

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DATA_DIR = '/home/mahaofei/Programs/Imitation/act/datasets'

在 wandb 官网创建账号，并创建一个项目，将 imitate_episodes.py 的第 148 行修改为

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wandb.init(project="项目名称", reinit=True, entity="wandb用户名", name=expr_name)

截至 2023-01-05 开源的代码还存在一些问题，需要修改 detr/models/detr_vae.py 的第 285 行为 encoder = build_encoder(args)，参考 issue

2.2 数据收集

首先激活虚拟环境

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conda activate act

进入到代码根目录

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cd <path to act>

创建两个目录，分别用于保存数据集和训练好后的模型

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mkdir -p datasets/sim_transfer_cube_scripted
mkdir checkpoints

收集数据：以 sim_transfer_cube_scripted 任务为例，使用下面的脚本产生 50 个 episodes 的数据（可以添加 --onscreen_render 来实现实时渲染）：

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python3 record_sim_episodes.py --task_name sim_transfer_cube_scripted --dataset_dir datasets/sim_transfer_cube_scripted/ --num_episodes 50

可视化收集的数据：产生的 50 个数据会以 50 个 hdf5 文件的格式保存在文件夹中，要想可视化这些数据集，可以使用下面的命令，以可视化第一个数据为例

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python3 visualize_episodes.py --dataset_dir datasets/sim_transfer_cube_scripted/ --episode_idx 0

2.3 训练

开始训练：

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python3 imitate_episodes.py --task_name sim_transfer_cube_scripted --ckpt_dir checkpoints/ --policy_class ACT --kl_weight 10 --chunk_size 100 --hidden_dim 512 --batch_size 4 --dim_feedforward 3200 --num_steps 2000  --lr 1e-5 --seed 0

如果爆显存了(CUDA out of memory)，可以减小 batch_size。

如果 ACT 策略在一个 episode 中是不稳定的或者是停止不变的，那么就训练更长时间，在平台期过后成功率和轨迹平滑性都会得到提高。

2.4 评估

还是和训练使用同一个脚本，只不过需要加入 --eval，该程序会把评估过程中的视频保存到 checkpoints 文件夹中，也可以添加 --onscreen_render 在评估是实时渲染。

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python3 imitate_episodes.py --task_name sim_transfer_cube_scripted --ckpt_dir checkpoints/ --policy_class ACT --kl_weight 10 --chunk_size 100 --hidden_dim 512 --batch_size 8 --dim_feedforward 3200 --num_steps 10000  --lr 1e-5 --seed 0 --eval --onscreen_render

三、代码解析

3.1 训练数据格式

ACT 的训练数据生成为多个 hdf5 文件，每个文件对应一个演示数据，每个 hdf5 文件的结构如下：

• episode_1.hdf5
  • action: dateset 数据，存储机器人的动作，shape 为 (400, 14)，包括末端执行器的位置和四元数，归一化的夹爪位置（0 关闭，1 打开）
    [left_arm_qpos (6), left_gripper_positions (1), right_arm_qpos (6), right_gripper_positions (1),]，
  • observations: group 组，存储观测数据
    • images: gropu 组，存储图像数据
      • left_wrist：dataset 数据，存储左侧机器人末端相机图像数据，shape 为 (400, 480, 640, 3)，即长度 400，每个图像为 (480, 640, 3) 大小。
      • right_wrist：dataset 数据，存储右侧机器人末端相机图像数据，shape 为 (400, 480, 640, 3)，即长度 400，每个图像为 (480, 640, 3) 大小。
      • top：dataset 数据，存储顶部相机图像数据，shape 为 (400, 480, 640, 3)，即长度 400，每个图像为 (480, 640, 3) 大小。
    • qpos：dateset 数据，shape 为 (400, 14)，包括绝对关节位置，归一化的夹爪位置（0 关闭，1 打开）
      [left_arm_qpos (6), left_gripper_position (1), right_arm_qpos (6), right_gripper_qpos (1)]
    • qvel：dateset 数据，shape 为 (400, 14)，包括绝对关节速度（rad），归一化的夹爪速度（正数为正在打开，负数为正在关闭）
      [left_arm_qvel (6), left_gripper_velocity (1), right_arm_qvel (6), right_gripper_qvel (1)]

3.2 替换 Gym 环境

（1）补充依赖

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pip install gym==0.12.1
pip install "cython<3"
pip install perlin_noise

（2）编写脚本生成与 ACT 训练数据格式相同的 HDF5 数据

（3）进行训练