摘要

本文介绍了一种名为ManiWAV的创新系统，该系统利用音频信号来辅助机器人学习复杂的接触性操作技能。在视觉信息不明确或不完整的情况下，音频信号提供了丰富的接触信息，如接触事件、接触模式、表面材料和物体状态，从而显著简化了机器人操作策略的学习过程。ManiWAV系统通过一个便携式的“耳-手”设备收集野外环境中的人类演示，并利用这些数据直接训练机器人的操作策略。该系统在四个不同的接触性操作任务中展示了其能力，并证明了能够从多样化的野外数据中学习并推广到未见过的环境。

原理

ManiWAV系统的工作原理基于音频信号在机器人操作中的独特作用。音频信号能够捕捉到操作过程中的关键信息，如接触事件和模式，这些信息对于机器人来说是难以通过视觉或触觉传感器获取的。系统通过一个集成的“耳-手”设计，允许人类演示者在执行操作任务时提供同步的视觉和音频反馈。这些反馈被用于训练一个端到端的传感器-运动学习网络，该网络能够编码和融合视觉与音频信息，并通过扩散策略进行动作预测。这种网络设计有助于从多模态的人类演示中学习更好的视听表示，从而提高机器人在复杂操作任务中的表现。

流程

ManiWAV系统的工作流程包括数据收集和策略学习两个主要阶段。在数据收集阶段，使用“耳-手”设备记录人类演示者在执行操作任务时的同步视觉和音频数据。这些数据随后用于训练策略学习模型。在策略学习阶段，系统采用数据增强策略来弥合训练数据与实际部署之间的音频域差距，并使用一个基于变换器的模型来学习从人类演示中提取的视觉和音频反馈。该模型能够输出机器人的动作，从而实现从演示到实际操作的无缝转换。

应用

ManiWAV系统的应用前景广泛，特别是在需要复杂接触操作的领域，如家庭服务机器人、工业装配线以及医疗辅助设备等。通过利用音频信号，系统能够在视觉信息不足的情况下提高操作的准确性和鲁棒性，这对于实现更加智能化和自适应的机器人操作具有重要意义。此外，系统的便携式设计和易于部署的特性也使其适用于各种不同的应用场景。