EnerVerse: Vislumbrando um Espaço Futuro Incorporado para Manipulação 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

Resumo

Apresentamos o EnerVerse, um framework abrangente para geração de espaço futuro incorporado especificamente projetado para tarefas de manipulação robótica. O EnerVerse integra de forma contínua mecanismos de atenção convolucionais e bidirecionais para modelagem de espaço em pedaços internos, garantindo consistência e continuidade em níveis baixos. Reconhecendo a redundância inerente nos dados de vídeo, propomos um contexto de memória esparsa combinado com um paradigma generativo unidirecional em pedaços para possibilitar a geração de sequências infinitamente longas. Para aumentar ainda mais as capacidades robóticas, introduzimos o espaço Free Anchor View (FAV), que fornece perspectivas flexíveis para aprimorar observação e análise. O espaço FAV reduz a ambiguidade na modelagem de movimento, remove restrições físicas em ambientes confinados e melhora significativamente a generalização e adaptabilidade do robô em várias tarefas e ambientes. Para lidar com os custos proibitivos e a intensidade de mão de obra na aquisição de observações de múltiplas câmeras, apresentamos um pipeline de motor de dados que integra um modelo generativo com Splatting Gaussiano 4D (4DGS). Esse pipeline aproveita as capacidades robustas de generalização do modelo generativo e as restrições espaciais fornecidas pelo 4DGS, permitindo um aprimoramento iterativo da qualidade e diversidade dos dados, criando assim um efeito de roda de dados que reduz efetivamente a lacuna entre simulação e realidade. Por fim, nossos experimentos demonstram que a geração de espaço futuro incorporado substancialmente aprimora as capacidades preditivas de políticas, resultando em melhor desempenho geral, especialmente em tarefas de manipulação robótica de longo alcance.

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.