EnerVerse: Visualizando un Espacio Futuro Incorporado para la Manipulación Robótica

EnerVerse: Envisioning Embodied Future Space for Robotics Manipulation

January 3, 2025

Autores: Siyuan Huang, Liliang Chen, Pengfei Zhou, Shengcong Chen, Zhengkai Jiang, Yue Hu, Peng Gao, Hongsheng Li, Maoqing Yao, Guanghui Ren

cs.AI

Resumen

Presentamos EnerVerse, un marco integral para la generación de espacios futuros encarnados diseñado específicamente para tareas de manipulación robótica. EnerVerse integra de manera fluida mecanismos de atención convolucional y bidireccional para el modelado del espacio interno por fragmentos, asegurando consistencia y continuidad a nivel bajo. Reconociendo la redundancia inherente en los datos de video, proponemos un contexto de memoria dispersa combinado con un paradigma generativo unidireccional por fragmentos para permitir la generación de secuencias infinitamente largas. Para aumentar aún más las capacidades robóticas, introducimos el espacio de Vista de Anclaje Libre (FAV), que proporciona perspectivas flexibles para mejorar la observación y el análisis. El espacio FAV mitiga la ambigüedad en el modelado del movimiento, elimina las restricciones físicas en entornos confinados y mejora significativamente la generalización y adaptabilidad del robot en diversas tareas y entornos. Para abordar los costos prohibitivos y la intensidad laboral de adquirir observaciones de múltiples cámaras, presentamos un canal de datos que integra un modelo generativo con Splatting Gaussiano 4D (4DGS). Este canal aprovecha las sólidas capacidades de generalización del modelo generativo y las restricciones espaciales proporcionadas por 4DGS, permitiendo una mejora iterativa de la calidad y diversidad de los datos, creando así un efecto de retroalimentación de datos que estrecha efectivamente la brecha entre simulación y realidad. Finalmente, nuestros experimentos demuestran que la generación de espacios futuros encarnados mejora sustancialmente las capacidades predictivas de políticas, lo que resulta en un mejor rendimiento general, especialmente en tareas de manipulación robótica a larga distancia.

English

We introduce EnerVerse, a comprehensive framework for embodied future space generation specifically designed for robotic manipulation tasks. EnerVerse seamlessly integrates convolutional and bidirectional attention mechanisms for inner-chunk space modeling, ensuring low-level consistency and continuity. Recognizing the inherent redundancy in video data, we propose a sparse memory context combined with a chunkwise unidirectional generative paradigm to enable the generation of infinitely long sequences. To further augment robotic capabilities, we introduce the Free Anchor View (FAV) space, which provides flexible perspectives to enhance observation and analysis. The FAV space mitigates motion modeling ambiguity, removes physical constraints in confined environments, and significantly improves the robot's generalization and adaptability across various tasks and settings. To address the prohibitive costs and labor intensity of acquiring multi-camera observations, we present a data engine pipeline that integrates a generative model with 4D Gaussian Splatting (4DGS). This pipeline leverages the generative model's robust generalization capabilities and the spatial constraints provided by 4DGS, enabling an iterative enhancement of data quality and diversity, thus creating a data flywheel effect that effectively narrows the sim-to-real gap. Finally, our experiments demonstrate that the embodied future space generation prior substantially enhances policy predictive capabilities, resulting in improved overall performance, particularly in long-range robotic manipulation tasks.