Mastering Robot Manipulation with Multimodal Prompts through Pretraining and Multi-task Fine-tuning

📄 arXiv: 2310.09676v2 📥 PDF

作者: Jiachen Li, Qiaozi Gao, Michael Johnston, Xiaofeng Gao, Xuehai He, Suhaila Shakiah, Hangjie Shi, Reza Ghanadan, William Yang Wang

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2023-10-14 (更新: 2024-05-28)

备注: Accepted by ICML 2024. Project page: https://midas-icml.github.io

💡 一句话要点

提出多模态提示学习框架以解决机器人操控问题

🎯 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: 多模态提示 机器人操控 逆动力学 多任务微调 上下文学习 视觉与语言融合 智能机器人

📋 核心要点

  1. 现有方法在机器人理解多模态提示方面存在挑战，难以有效整合视觉与语言信号。
  2. 本研究提出了一种两阶段训练流程，通过逆动力学预训练和多任务微调来学习机器人操控策略。
  3. 在VIMA-BENCH上的实验结果表明，成功率提高了10%，并且模型具备良好的上下文学习能力。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种有效的框架，旨在训练机器人理解多模态提示，将视觉信号与文本描述相结合。该任务对机器人理解视觉与语言信号之间的相互关系和互补性提出了重大挑战。我们的方法包括一个两阶段的训练流程，首先进行逆动力学预训练，然后进行多任务微调。通过在VIMA-BENCH上的实证评估，我们的方法实现了新的最先进水平，成功率提高了10%。此外，我们的模型展现了显著的上下文学习能力。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决机器人在多模态提示下进行操控的能力不足，现有方法难以有效理解视觉和语言信号的结合与互补性。

核心思路：我们提出通过多任务专家轨迹学习一个策略，使机器人能够理解并执行多模态提示，设计了一个多模态提示编码器，将预训练的语言模型与视觉输入结合。

技术框架：整体框架包括两个主要阶段：首先进行逆动力学的预训练，以学习基本的动作动态；然后进行多任务微调，以适应不同的操控任务。

关键创新：本研究的创新在于设计了一个残差连接的多模态提示编码器，能够有效建模动作维度之间的依赖关系，与现有方法相比，显著提升了多模态理解能力。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化多模态输入的融合效果，并通过调整网络结构以增强模型的学习能力。具体参数设置和网络结构细节在论文中详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的方法在VIMA-BENCH上实现了10%的成功率提升，建立了新的最先进水平。此外，模型展现出优异的上下文学习能力，能够在不同任务中灵活适应，表现出良好的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能机器人、自动化制造、服务机器人等。通过提升机器人对多模态提示的理解能力，可以实现更复杂的任务执行，增强人机交互的自然性与效率，未来可能在家庭、医疗和工业等多个领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Prompt-based learning has been demonstrated as a compelling paradigm contributing to large language models' tremendous success (LLMs). Inspired by their success in language tasks, existing research has leveraged LLMs in embodied instruction following and task planning. In this work, we tackle the problem of training a robot to understand multimodal prompts, interleaving vision signals with text descriptions. This type of task poses a major challenge to robots' capability to understand the interconnection and complementarity between vision and language signals. In this work, we introduce an effective framework that learns a policy to perform robot manipulation with multimodal prompts from multi-task expert trajectories. Our methods consist of a two-stage training pipeline that performs inverse dynamics pretraining and multi-task finetuning. To facilitate multimodal understanding, we design our multimodal prompt encoder by augmenting a pretrained LM with a residual connection to the visual input and model the dependencies among action dimensions. Empirically, we evaluate the efficacy of our method on the VIMA-BENCH and establish a new state-of-the-art (10% improvement in success rate). Moreover, we demonstrate that our model exhibits remarkable in-context learning ability. Project page: \url{https://midas-icml.github.io/}.