當兩只機器手絲滑地互相合作疊衣服、倒茶、將鞋子打包時，加上最近老上頭條的 1X 人形機器人 NEO，你可能會產生一種感覺：我們似乎開始進入機器人時代了。

事實上，這些絲滑動作正是先進機器人技術 + 精妙框架設計 + 多模態(tài)大模型的產物。

我們知道，有用的機器人往往需要與環(huán)境進行復雜精妙的交互，而環(huán)境則可被表示成空間域和時間域上的約束。

舉個例子，如果要讓機器人倒茶，那么機器人首先需要抓住茶壺手柄并使之保持直立，不潑灑出茶水，然后平穩(wěn)移動，一直到讓壺口與杯口對齊，之后以一定角度傾斜茶壺。這里，約束條件不僅包含中間目標（如對齊壺口與杯口），還包括過渡狀態(tài)（如保持茶壺直立）；它們共同決定了機器人相對于環(huán)境的動作的空間、時間和其它組合要求。

然而，現實世界紛繁復雜，如何構建這些約束是一個極具挑戰(zhàn)性的問題。

近日，李飛飛團隊在這一研究方向取得了一個突破，提出了關系關鍵點約束（ReKep/Relational Keypoint Constraints）。簡單來說，該方法就是將任務表示成一個關系關鍵點序列。并且，這套框架還能很好地與 GPT-4o 等多模態(tài)大模型很好地整合。從演示視頻來看，這種方法的表現相當不錯。該團隊也已發(fā)布相關代碼。本文一作為 Wenlong Huang。

• 論文標題：ReKep: Spatio-Temporal Reasoning of Relational Keypoint Constraints for Robotic Manipulation
• 論文地址：https://rekep-robot.github.io/rekep.pdf
• 項目網站：https://rekep-robot.github.io
• 代碼地址：https://github.com/huangwl18/ReKep

李飛飛表示，該工作展示了視覺與機器人學習的更深層次融合！雖然論文中沒有提及李飛飛在今年 5 年初創(chuàng)立的專注空間智能的 AI 公司 World Labs，但 ReKep 顯然在空間智能方面大有潛力。

方法

關系關鍵點約束（ReKep）

首先，我們先看一個 ReKep 實例。這里先假設已經指定了一組 K 個關鍵點。具體來說，每個關鍵點 k_i ∈ ?^3 都是在具有笛卡爾坐標的場景表面上的一個 3D 點。

一個 ReKep 實例便是一個這樣的函數：??: ?^{K×3}→?；其可將一組關鍵點（記為 ??）映射成一個無界成本（unbounded cost），當 ??(??) ≤ 0 時即表示滿足約束。至于具體實現，該團隊將函數 ?? 實現為了一個無狀態(tài) Python 函數，其中包含對關鍵點的 NumPy 操作，這些操作可能是非線性的和非凸的。本質上講，一個 ReKep 實例編碼了關鍵點之間的一個所需空間關系。

但是，一個操作任務通常涉及多個空間關系，并且可能具有多個與時間有關的階段，其中每個階段都需要不同的空間關系。為此，該團隊的做法是將一個任務分解成 N 個階段并使用 ReKep 為每個階段 i ∈ {1, ..., N } 指定兩類約束：

• 一組子目標約束 

• 一組路徑約束

其中 編碼了階段 i 結束時要實現的一個關鍵點關系，而 編碼了階段 i 內每個狀態(tài)要滿足的一個關鍵點關系。以圖 2 的倒茶任務為例，其包含三個階段：抓拿、對齊、倒茶。

階段 1 子目標約束是將末端執(zhí)行器伸向茶壺把手。階段 2 子目標約束是讓茶壺口位于杯口上方。此外，階段 2 路徑約束是保持茶壺直立，避免茶水灑出。最后的階段 3 子目標約束是到達指定的倒茶角度。

使用 ReKep 將操作任務定義成一個約束優(yōu)化問題

使用 ReKep，可將機器人操作任務轉換成一個涉及子目標和路徑的約束優(yōu)化問題。這里將末端執(zhí)行器姿勢記為 ?? ∈ SE (3)。為了執(zhí)行操作任務，這里的目標是獲取整體的離散時間軌跡 ??_{1:T}：

也就是說，對于每個階段 i，該優(yōu)化問題的目標是：基于給定的 ReKep 約束集和輔助成本，找到一個末端執(zhí)行器姿勢作為下一個子目標（及其相關時間），以及實現該子目標的姿勢序列。該公式可被視為軌跡優(yōu)化中的 direct shooting。

分解和算法實例化

為了能實時地求解上述公式 1，該團隊選擇對整體問題進行分解，僅針對下一個子目標和達成該子目標的相應路徑進行優(yōu)化。算法 1 給出了該過程的偽代碼。

其中子目標問題的求解公式為：

路徑問題的求解公式為：

回溯

現實環(huán)境復雜多變，有時候在任務進行過程中，上一階段的子目標約束可能不再成立（比如倒茶時茶杯被拿走了），這時候需要重新規(guī)劃。該團隊的做法是檢查路徑是否出現問題。如果發(fā)現問題，就迭代式地回溯到前一階段。

關鍵點的前向模型

為了求解 2 和 3 式，該團隊使用了一個前向模型 h，其可在優(yōu)化過程中根據 ??? 估計 ???。具體來說，給定末端執(zhí)行器姿勢 ??? 的變化，通過應用相同的相對剛性變換 ??′[grasped] = T_{???}???[grasped] 來計算關鍵點位置的變化，同時假設其它關鍵點保持靜止。

關鍵點提議和 ReKep 生成

為了讓該系統(tǒng)能在實際情況下自由地執(zhí)行各種任務，該團隊還用上了大模型！具體來說，他們使用大型視覺模型和視覺 - 語言模型設計了一套管道流程來實現關鍵點提議和 ReKep 生成。

關鍵點提議

給定一張 RGB 圖像，首先用 DINOv2 提取圖塊層面的特征 F_patch。然后執(zhí)行雙線性插值以將特征上采樣到原始圖像大小，F_interp。為了確保提議涵蓋場景中的所有相關物體，他們使用了 Segment Anything（SAM）來提取場景中的所有掩碼 M = {m_1, m_2, ... , m_n}。

對于每個掩碼 j，使用 k 均值（k = 5）和余弦相似度度量對掩碼特征 F_interp [m_j] 進行聚類。聚類的質心用作候選關鍵點，再使用經過校準的 RGB-D 相機將其投影到世界坐標 ?^3。距離候選關鍵點 8cm 以內的其它候選將被過濾掉。總體而言，該團隊發(fā)現此過程可以識別大量細粒度且語義上有意義的對象區(qū)域。

ReKep 生成

獲得候選關鍵點后，再將它們疊加在原始 RGB 圖像上，并標注數字。結合具體任務的語言指令，再查詢 GPT-4o 以生成所需階段的數量以及每個階段 i 對應的子目標約束和路徑約束。

實驗

該團隊通過實驗對這套約束設計進行了驗證，并嘗試解答了以下三個問題：

1. 該框架自動構建和合成操作行為的表現如何？

2. 該系統(tǒng)泛化到新物體和操作策略的效果如何？

3. 各個組件可能如何導致系統(tǒng)故障？

使用 ReKep 操作兩臺機器臂

他們通過一系列任務檢查了該系統(tǒng)的多階段（m）、野外 / 實用場景（w）、雙手（b）和反應（r）行為。這些任務包括倒茶 (m, w, r)、擺放書本 (w)、回收罐子 (w)、給盒子貼膠帶 (w, r)、疊衣服 (b)、裝鞋子 (b) 和協(xié)作折疊 (b, r)。

結果見表 1，這里報告的是成功率數據。

整體而言，就算沒有提供特定于任務的數據或環(huán)境模型，新提出的系統(tǒng)也能夠構建出正確的約束并在非結構化環(huán)境中執(zhí)行它們。值得注意的是，ReKep 可以有效地處理每個任務的核心難題。

下面是一些實際執(zhí)行過程的動畫：

操作策略的泛化

該團隊基于疊衣服任務探索了新策略的泛化性能。簡而言之，就是看這套系統(tǒng)能不能疊不一樣的衣服 —— 這需要幾何和常識推理。

這里使用了 GPT-4o，提詞僅包含通用指令，沒有上下文示例。「策略成功」是指生成的 ReKep 可行，「執(zhí)行成功」則衡量的是每種衣服的給定可行策略的系統(tǒng)成功率。

結果很有趣。可以看到該系統(tǒng)為不同衣服采用了不同的策略，其中一些疊衣服方法與人類常用的方法一樣。

分析系統(tǒng)錯誤

該框架的設計是模塊化的，因此很方便分析系統(tǒng)錯誤。該團隊以人工方式檢查了表 1 實驗中遇到的故障案例，然后基于此計算了模塊導致錯誤的可能性，同時考慮了它們在管道流程中的時間依賴關系。結果見圖 5。

可以看到，在不同模塊中，關鍵點跟蹤器產生的錯誤最多，因為頻繁和間或出現的遮擋讓系統(tǒng)很難進行準確跟蹤。