Seeing is Believing: Belief-Space Planning with Foundation Models as Uncertainty Estimators

📄 arXiv: 2504.03245v1 📥 PDF

作者: Linfeng Zhao, Willie McClinton, Aidan Curtis, Nishanth Kumar, Tom Silver, Leslie Pack Kaelbling, Lawson L. S. Wong

分类: cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-04-04

💡 一句话要点

提出基于基础模型的置信空间规划方法，解决部分可观测环境下的机器人操作任务。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言模型 置信空间规划 不确定性估计 机器人操作 部分可观测性

📋 核心要点

  1. 开放世界中的机器人操作任务面临长时程、复杂目标和部分可观测性的挑战，现有方法难以有效应对。
  2. 论文提出利用视觉-语言模型估计不确定性，构建符号置信表示，并进行置信空间规划，从而实现不确定性感知的任务规划。
  3. 实验结果表明，该方法在模拟环境中优于基于 VLM 的端到端规划和状态估计基线，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的框架，利用视觉-语言模型（VLM）作为感知模块来估计不确定性，并促进符号 grounding。该方法构建了一个符号置信表示，并使用置信空间规划器生成不确定性感知的计划，其中包含了战略性的信息收集。这使得智能体能够有效地推理部分可观测性和属性不确定性。我们在一系列具有挑战性的真实世界任务中展示了我们的系统，这些任务需要在部分可观测环境中进行推理。模拟评估表明，通过规划和执行战略性信息收集，我们的方法优于基于 VLM 的端到端规划或基于 VLM 的状态估计基线。这项工作突出了 VLM 构建置信空间符号场景表示的潜力，从而支持不确定性感知规划等下游任务。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决部分可观测环境下，机器人如何进行有效的移动操作任务规划问题。现有方法，特别是直接使用视觉-语言模型（VLM）进行端到端规划或状态估计的方法，在信息不完整的情况下表现不佳，因为它们通常假设完全可观测性，无法处理属性的不确定性。

核心思路：论文的核心思路是利用 VLM 作为感知模块，不仅进行状态估计，更重要的是估计状态的不确定性。基于这种不确定性估计，构建一个置信空间（belief-space），并在该空间中进行规划。通过规划信息收集动作，主动降低不确定性，从而制定更鲁棒的计划。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) VLM 感知模块：利用 VLM 从视觉输入中提取符号事实，并估计这些事实的不确定性。2) 符号置信表示：将 VLM 的输出转化为符号置信表示，即每个符号事实都有一个对应的置信度。3) 置信空间规划器：使用规划器在置信空间中搜索最优计划，该计划不仅考虑如何达到目标，还考虑如何通过信息收集动作来降低不确定性。4) 动作执行器：执行规划器生成的动作序列。

关键创新：最重要的创新点在于将 VLM 用于不确定性估计，并将其融入到置信空间规划中。与传统的基于 VLM 的方法不同，该方法不再假设完全可观测性，而是显式地建模和推理不确定性。这使得机器人能够主动地收集信息，从而更好地完成任务。

关键设计：论文中关键的设计包括：如何设计 VLM 的 prompt 来获得可靠的不确定性估计；如何定义置信空间的状态和动作；如何设计置信空间规划器的目标函数，使其能够平衡目标达成和不确定性降低；如何将符号置信表示有效地传递给规划器。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在模拟环境中进行了实验，结果表明，所提出的方法在各种具有挑战性的真实世界任务中，优于基于 VLM 的端到端规划或基于 VLM 的状态估计基线。通过规划和执行战略性信息收集，该方法能够更有效地推理部分可观测性和属性不确定性，从而实现更好的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要在部分可观测环境下进行决策的机器人任务，例如家庭服务机器人、仓库拣选机器人、以及在未知环境中进行探索和救援的机器人。通过主动收集信息和推理不确定性，这些机器人可以更可靠地完成任务，并适应不断变化的环境。

📄 摘要（原文）

Generalizable robotic mobile manipulation in open-world environments poses significant challenges due to long horizons, complex goals, and partial observability. A promising approach to address these challenges involves planning with a library of parameterized skills, where a task planner sequences these skills to achieve goals specified in structured languages, such as logical expressions over symbolic facts. While vision-language models (VLMs) can be used to ground these expressions, they often assume full observability, leading to suboptimal behavior when the agent lacks sufficient information to evaluate facts with certainty. This paper introduces a novel framework that leverages VLMs as a perception module to estimate uncertainty and facilitate symbolic grounding. Our approach constructs a symbolic belief representation and uses a belief-space planner to generate uncertainty-aware plans that incorporate strategic information gathering. This enables the agent to effectively reason about partial observability and property uncertainty. We demonstrate our system on a range of challenging real-world tasks that require reasoning in partially observable environments. Simulated evaluations show that our approach outperforms both vanilla VLM-based end-to-end planning or VLM-based state estimation baselines by planning for and executing strategic information gathering. This work highlights the potential of VLMs to construct belief-space symbolic scene representations, enabling downstream tasks such as uncertainty-aware planning.