EnerVerse: Immaginare uno Spazio Futuro Incarnato per la Manipolazione Robotica

EnerVerse: Envisioning Embodied Future Space for Robotics Manipulation

January 3, 2025

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

cs.AI

Abstract

Introduciamo EnerVerse, un framework completo per la generazione di spazi futuri incorporati progettato specificamente per compiti di manipolazione robotica. EnerVerse integra in modo fluido meccanismi di attenzione convoluzionale e bidirezionale per la modellazione dello spazio interno a chunk, garantendo coerenza e continuità a basso livello. Riconoscendo la ridondanza intrinseca nei dati video, proponiamo un contesto di memoria sparso combinato con un paradigma generativo unidirezionale a chunk per consentire la generazione di sequenze infinite. Per potenziare ulteriormente le capacità robotiche, introduciamo lo spazio Free Anchor View (FAV), che fornisce prospettive flessibili per migliorare l'osservazione e l'analisi. Lo spazio FAV riduce l'ambiguità nella modellazione del movimento, rimuove vincoli fisici in ambienti ristretti e migliora significativamente la generalizzazione e l'adattabilità del robot in vari compiti e contesti. Per affrontare i costi proibitivi e l'intensità lavorativa nell'acquisizione di osservazioni multi-telecamera, presentiamo un flusso di lavoro motore dati che integra un modello generativo con lo Splatting Gaussiano 4D (4DGS). Questo flusso di lavoro sfrutta le robuste capacità di generalizzazione del modello generativo e i vincoli spaziali forniti da 4DGS, consentendo un potenziamento iterativo della qualità e della diversità dei dati, creando così un effetto di volano dei dati che riduce efficacemente il divario tra simulazione e realtà. Infine, i nostri esperimenti dimostrano che la generazione di spazi futuri incorporati migliora sostanzialmente le capacità predictive delle politiche, portando a un miglioramento delle prestazioni complessive, in particolare nei compiti di manipolazione robotica a lungo raggio.

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.