EnerVerse: Het voorstellen van een belichaamde toekomstige ruimte voor robotica manipulatie.

EnerVerse: Envisioning Embodied Future Space for Robotics Manipulation

January 3, 2025

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

cs.AI

Samenvatting

We introduceren EnerVerse, een allesomvattend raamwerk voor de generatie van toekomstige ruimtes met lichamen, specifiek ontworpen voor robotmanipulatietaken. EnerVerse integreert naadloos convolutie en bidirectionele aandachtsmechanismen voor het modelleren van ruimte binnen brokken, wat zorgt voor consistentie en continuïteit op laag niveau. Gezien de inherente redundantie in videogegevens, stellen we een spaarzaam geheugencontext voor in combinatie met een op brokken gericht eenrichtingsgeneratieparadigma om de generatie van oneindig lange sequenties mogelijk te maken. Om de robotcapaciteiten verder te vergroten, introduceren we de Free Anchor View (FAV) ruimte, die flexibele perspectieven biedt om observatie en analyse te verbeteren. De FAV ruimte vermindert ambiguïteit bij bewegingsmodellering, verwijdert fysieke beperkingen in beperkte omgevingen en verbetert aanzienlijk de generalisatie en aanpasbaarheid van de robot over verschillende taken en omgevingen. Om de hoge kosten en arbeidsintensiteit van het verkrijgen van multi-camera observaties aan te pakken, presenteren we een gegevensmotorpijplijn die een generatief model integreert met 4D Gaussisch Splatting (4DGS). Deze pijplijn maakt gebruik van de robuuste generalisatiecapaciteiten van het generatieve model en de ruimtelijke beperkingen die 4DGS biedt, waardoor een iteratieve verbetering van de kwaliteit en diversiteit van gegevens mogelijk is, en zo een gegevensvliegwieleffect creëert dat effectief de kloof tussen simulatie en realiteit verkleint. Tenslotte tonen onze experimenten aan dat de vooraf gegenereerde toekomstige ruimte aanzienlijk de voorspellende mogelijkheden van beleid verbetert, wat resulteert in een verbeterde algehele prestatie, met name bij robotmanipulatietaken op lange afstand.

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.