DML-RAM: Deep Multimodal Learning Framework for Robotic Arm Manipulation using Pre-trained Models

📄 arXiv: 2504.03423v1 📥 PDF

作者: Sathish Kumar, Swaroop Damodaran, Naveen Kumar Kuruba, Sumit Jha, Arvind Ramanathan

分类: cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-04-04

备注: 7 pages , 4 figures

💡 一句话要点

DML-RAM：基于预训练模型的深度多模态学习机器人手臂操作框架

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人手臂操作 多模态学习 深度学习 预训练模型 后期融合

📋 核心要点

  1. 现有机器人手臂控制方法在处理复杂环境和多模态数据融合方面存在挑战，限制了其泛化能力和适应性。
  2. DML-RAM框架利用预训练模型提取图像特征，结合机器学习算法处理机器人状态，通过后期融合实现精确的动作预测。
  3. 实验结果表明，DML-RAM在两个数据集上均取得了优异的性能，验证了其有效性和鲁棒性，为实际应用奠定了基础。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的深度学习框架DML-RAM，用于机器人手臂操作，该框架采用后期融合策略整合多模态输入。与传统的端到端或强化学习方法不同，我们的方法利用预训练模型处理图像序列，并使用机器学习算法处理机器人状态数据，然后融合它们的输出以预测用于控制的连续动作值。在BridgeData V2和Kuka数据集上的评估表明，最佳配置（VGG16 + 随机森林）分别实现了0.0021和0.0028的MSE，展示了强大的预测性能和鲁棒性。该框架支持模块化、可解释性和实时决策，符合自适应、人机协作物理系统的目标。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人手臂操作中，如何有效融合视觉信息和机器人自身状态信息，从而实现更精确、鲁棒的动作控制的问题。现有方法，如端到端学习或强化学习，在数据效率、泛化能力和可解释性方面存在不足，难以适应复杂多变的环境。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练的图像特征提取器（如VGG16）来提取图像中的视觉信息，并结合机器学习算法（如随机森林）处理机器人状态数据。通过后期融合的方式，将两种模态的信息结合起来，从而实现更准确的动作预测。这种方法旨在利用预训练模型的强大特征提取能力，并结合机器学习算法的快速学习能力，提高系统的性能和效率。

技术框架：DML-RAM框架主要包含以下几个模块：1) 图像特征提取模块：使用预训练的卷积神经网络（如VGG16）提取图像序列的特征。2) 机器人状态处理模块：使用机器学习算法（如随机森林、支持向量机）处理机器人自身的状态数据，如关节角度、末端执行器位置等。3) 后期融合模块：将图像特征和机器人状态数据进行融合，例如通过连接或加权平均等方式。4) 动作预测模块：使用融合后的特征预测机器人手臂的连续动作值。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一种基于预训练模型和后期融合的多模态学习框架，能够有效利用视觉信息和机器人状态信息。2) 将预训练模型应用于机器人手臂操作任务，避免了从头开始训练深度学习模型的需要，提高了数据效率。3) 采用后期融合策略，使得框架具有更好的模块化和可解释性。

关键设计：论文中，图像特征提取模块使用了预训练的VGG16模型，并对其进行了微调以适应机器人手臂操作任务。机器人状态处理模块使用了随机森林算法，并对树的数量、最大深度等参数进行了优化。后期融合模块采用了简单的连接方式，并将融合后的特征输入到一个全连接神经网络中进行动作预测。损失函数使用了均方误差（MSE），用于衡量预测动作值与真实动作值之间的差异。

📊 实验亮点

实验结果表明，DML-RAM框架在BridgeData V2和Kuka数据集上均取得了优异的性能。最佳配置（VGG16 + 随机森林）在BridgeData V2数据集上实现了0.0021的MSE，在Kuka数据集上实现了0.0028的MSE。这些结果表明，DML-RAM框架具有强大的预测性能和鲁棒性，优于传统的端到端学习方法。

🎯 应用场景

DML-RAM框架可应用于各种机器人手臂操作场景，如工业自动化、医疗手术、家庭服务等。该框架能够提高机器人手臂的智能化水平，使其能够更好地适应复杂环境，完成各种任务。此外，该框架的模块化设计和可解释性，也使其易于部署和维护，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

This paper presents a novel deep learning framework for robotic arm manipulation that integrates multimodal inputs using a late-fusion strategy. Unlike traditional end-to-end or reinforcement learning approaches, our method processes image sequences with pre-trained models and robot state data with machine learning algorithms, fusing their outputs to predict continuous action values for control. Evaluated on BridgeData V2 and Kuka datasets, the best configuration (VGG16 + Random Forest) achieved MSEs of 0.0021 and 0.0028, respectively, demonstrating strong predictive performance and robustness. The framework supports modularity, interpretability, and real-time decision-making, aligning with the goals of adaptive, human-in-the-loop cyber-physical systems.