RoboLLM: Robotic Vision Tasks Grounded on Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2310.10221v2 📥 PDF

作者: Zijun Long, George Killick, Richard McCreadie, Gerardo Aragon Camarasa

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2023-10-16 (更新: 2024-02-23)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出RoboLLM以解决机器人视觉任务集成问题

🎯 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: 机器人视觉 多模态大语言模型 视觉感知 模型集成 工程效率

📋 核心要点

  1. 现有的机器人视觉任务通常依赖多个专用模型，集成这些模型面临高昂的工程成本和复杂性。
  2. RoboLLM框架通过利用多模态大语言模型的预训练能力，简化了视觉任务的处理流程，避免了任务特定的编码器。
  3. 实验结果表明，RoboLLM在ARMBench挑战中表现优异，超越了现有基线，并减少了模型选择和调优的复杂性。

📝 摘要（中文）

机器人视觉应用通常需要执行多种视觉感知任务，如物体检测、分割和识别。尽管这些单独任务已有显著进展，但将专用模型集成到统一的视觉管道中仍面临重大工程挑战和成本。本文提出的RoboLLM框架利用多模态大语言模型的预训练能力，简化了框架设计，减少了对任务特定编码器的需求。RoboLLM采用BEiT-3作为骨干网络，能够有效应对ARMBench挑战中的所有视觉感知任务，并在性能上超越现有基线，同时显著降低模型选择和调优的工程负担。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人视觉任务集成的复杂性和高成本问题。现有方法通常依赖多个专用模型，导致工程负担加重。

核心思路：RoboLLM框架的核心思想是利用多模态大语言模型的预训练能力，简化视觉任务的处理，减少对特定任务编码器的依赖，从而提高效率。

技术框架：RoboLLM框架采用BEiT-3作为骨干网络，整体架构包括输入处理、特征提取、任务适应和输出生成等主要模块，能够处理多种视觉感知任务。

关键创新：RoboLLM的主要创新在于其将多模态大语言模型应用于机器人视觉任务，显著降低了模型选择和调优的复杂性，与传统方法相比，提供了更为简化的解决方案。

关键设计：在设计上，RoboLLM采用了大规模预训练的知识，结合适当的损失函数和网络结构，使得模型能够在下游任务中实现更高的性能和更快的微调速度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在ARMBench挑战中，RoboLLM框架的表现显著优于现有基线，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据未知）。此外，该框架在模型选择和调优方面的工程负担减少了YY%（具体数据未知），显示出其在实际应用中的优势。

🎯 应用场景

RoboLLM框架在机器人视觉领域具有广泛的应用潜力，尤其是在自动化仓储、智能制造和服务机器人等场景中。通过简化模型集成过程，RoboLLM能够加速机器人系统的开发和部署，提高工作效率，降低成本。未来，该框架有望推动更多复杂视觉任务的自动化处理。

📄 摘要（原文）

Robotic vision applications often necessitate a wide range of visual perception tasks, such as object detection, segmentation, and identification. While there have been substantial advances in these individual tasks, integrating specialized models into a unified vision pipeline presents significant engineering challenges and costs. Recently, Multimodal Large Language Models (MLLMs) have emerged as novel backbones for various downstream tasks. We argue that leveraging the pre-training capabilities of MLLMs enables the creation of a simplified framework, thus mitigating the need for task-specific encoders. Specifically, the large-scale pretrained knowledge in MLLMs allows for easier fine-tuning to downstream robotic vision tasks and yields superior performance. We introduce the RoboLLM framework, equipped with a BEiT-3 backbone, to address all visual perception tasks in the ARMBench challenge-a large-scale robotic manipulation dataset about real-world warehouse scenarios. RoboLLM not only outperforms existing baselines but also substantially reduces the engineering burden associated with model selection and tuning. The source code is publicly available at https://github.com/longkukuhi/armbench.