Robot Control with Async Inference

Asynchrone Inferenz hilft Robotik-Policies, die Reaktionsfähigkeit in realen Szenarien zu verbessern. In diesem Artikel werden wir die Grundlagen der asynchronen Inferenz untersuchen und wie sie die Leistung von Robotern steigern kann.

Einführung

Die Robotik hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht, insbesondere in der Entwicklung von Algorithmen, die es Robotern ermöglichen, komplexe Aufgaben autonom auszuführen. Ein entscheidender Aspekt dieser Entwicklung ist die Art und Weise, wie Roboter Entscheidungen treffen und Aktionen ausführen. Traditionell basieren viele Robotik-Policies auf sequentieller Inferenz, bei der eine Aktion nach der anderen vorhergesagt und ausgeführt wird. Dies kann jedoch zu Verzögerungen und einer verringerten Reaktionsfähigkeit führen. Hier kommt die asynchrone Inferenz ins Spiel.

Grundlagen der asynchronen Inferenz

Asynchrone Inferenz entkoppelt die Vorhersage von Aktionen von deren Ausführung. Anstatt darauf zu warten, dass eine gesamte Aktionsreihe berechnet wird, kann ein Roboter während der Berechnung der nächsten Aktionen weiterhin seine aktuellen Aufgaben ausführen. Dies führt zu einer strafferen Steuerung und einer erheblichen Reduzierung der Wartezeiten.

Vorteile gegenüber sequentieller Inferenz

Die sequentielle Inferenz hat mehrere Nachteile:

• Idle-Zeiten: Während der Berechnung neuer Aktionspakete ist der Roboter inaktiv und kann keine Aufgaben ausführen.
• Reaktionsfähigkeit: Die Verzögerungen bei der Berechnung können die Fähigkeit des Roboters beeinträchtigen, auf Veränderungen in seiner Umgebung zu reagieren.

Asynchrone Inferenz adressiert diese Probleme, indem sie es Robotern ermöglicht, während der Berechnung von Aktionen weiterhin aktiv zu sein. Dies führt zu einer schnelleren Aufgabenerfüllung und einer besseren Anpassungsfähigkeit an dynamische Umgebungen.

Systemarchitektur

Die Implementierung der asynchronen Inferenz erfordert eine spezifische Systemarchitektur, die aus zwei Hauptkomponenten besteht:

• RobotClient: Dieser läuft an Bord des Roboters, streamt Beobachtungen, verwaltet eine Aktionswarteschlange und führt Aktionen aus.
• PolicyServer: Dieser hostet die Policy, führt die Inferenz in Chargen durch und sendet Aktionspakete zurück an den RobotClient.

Die Kommunikation zwischen diesen beiden Komponenten erfolgt über gRPC, was eine deutlich schnellere Leistung als vergleichbare REST-APIs ermöglicht.

Implementierungshinweise

Um die asynchrone Inferenz in Ihrem Setup zu nutzen, sollten Sie folgende Schritte beachten:

1. Überwachen Sie die Länge der Aktionswarteschlange und senden Sie neue Beobachtungen, wenn die Warteschlange unter einen bestimmten Schwellenwert fällt.
2. Aggregieren Sie eingehende Aktionspakete mit den derzeit verfügbaren Aktionen, um Überlappungen effizient zu handhaben.
3. Optimieren Sie die Parameter für die Inferenzzeit und die Netzwerklatenz, um die Leistung zu maximieren.

Die richtige Konfiguration dieser Parameter ist entscheidend, um die Vorteile der asynchronen Inferenz voll auszuschöpfen.

Schlussfolgerungen

Die Einführung der asynchronen Inferenz stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Robotik dar. Sie ermöglicht eine schnellere und reaktionsfähigere Steuerung von Robotern, was in vielen Anwendungen von entscheidender Bedeutung ist. Wir sind gespannt, wie diese Technologie weiterentwickelt wird und welche neuen Möglichkeiten sie für die Robotik bietet.

Quellenliste:

• Quelle: Asynchronous Robot Inference: Decoupling Action Prediction and Execution
• Tutorial zur asynchronen Inferenz
• ACT: A New Model for Action Prediction
• OpenVLA: A Vision-Language-Action Model
• PI0: A New Approach to Robotic Control
• SmolVLA: Efficient Vision-Language-Action Model