LoHoRavens: A Long-Horizon Language-Conditioned Benchmark for Robotic Tabletop Manipulation
作者: Shengqiang Zhang, Philipp Wicke, Lütfi Kerem Şenel, Luis Figueredo, Abdeldjallil Naceri, Sami Haddadin, Barbara Plank, Hinrich Schütze
分类: cs.RO, cs.CL, cs.CV
发布日期: 2023-10-18 (更新: 2023-10-23)
备注: 6 pages, 4 figures. The video and code of LoHoRavens are available at https://cisnlp.github.io/lohoravens-webpage/
💡 一句话要点
提出LoHoRavens基准以解决长时间语言条件下的机器人桌面操作问题
🎯 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: 长时间推理 语言条件 机器人操作 模态桥接 公共基准
📋 核心要点
- 现有方法缺乏有效的公共基准，无法充分测试语言条件下机器人在长时间任务中的推理能力。
- 论文提出了LoHoRavens基准，并探讨了通过生成描述和可学习接口来桥接观察反馈与LLM之间的模态差距。
- 实验结果显示，尽管提出的基准和方法为社区提供了新的研究方向，但当前模型在解决某些长时间任务时仍然存在困难。
📝 摘要（中文）
随着具身智能体与大型语言模型（LLMs）的融合，具身指令跟随技术取得了显著进展。LLMs的强大推理能力使得机器人能够在没有昂贵标注示例的情况下执行长时间任务。然而，目前缺乏公共基准来测试语言条件下机器人在各种场景中的长时间推理能力。为填补这一空白，本文聚焦于桌面操作任务，发布了名为LoHoRavens的模拟基准，涵盖了颜色、大小、空间、算术和参考等多种长时间推理方面。此外，本文还探讨了如何在机器人执行过程中将观察反馈纳入LLM的闭环规划，提出了两种方法作为基准。实验表明，这两种方法在解决某些任务时仍然面临挑战，表明当前流行模型在长时间操作任务上仍然存在困难。我们希望该基准和基线能够帮助社区开发更好的长时间桌面操作模型。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决缺乏公共基准的问题，以测试语言条件下机器人在长时间桌面操作中的推理能力。现有方法未能有效整合观察反馈，导致机器人在执行任务时的闭环规划不足。
核心思路：论文提出了LoHoRavens基准，重点在于通过生成描述和可学习接口来桥接模态差距，从而增强LLM在长时间任务中的表现。这样的设计旨在提高机器人在复杂环境中的操作能力。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：一是生成描述模块，用于将观察反馈转化为可供LLM使用的文本描述；二是可学习接口模块，直接将观察反馈融入LLM的决策过程中。
关键创新：最重要的技术创新在于提出了两种不同的模态桥接方法，分别是描述生成和可学习接口，这与现有方法的单一模态输入方式形成了鲜明对比。
关键设计：在参数设置上，论文对描述生成和可学习接口的训练过程进行了详细设计，采用了特定的损失函数以优化反馈整合的效果，同时在网络结构上进行了适应性调整，以提高模型的整体性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，尽管提出的两种方法在某些任务上表现不佳，但为长时间桌面操作任务提供了新的基准和研究方向。具体而言，当前模型在处理复杂任务时的成功率仍然较低，显示出进一步改进的必要性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能家居、服务机器人和工业自动化等场景。通过提升机器人在复杂环境中的长时间操作能力，能够实现更高效的任务执行，进而推动智能机器人技术的实际应用和发展。
📄 摘要（原文）
The convergence of embodied agents and large language models (LLMs) has brought significant advancements to embodied instruction following. Particularly, the strong reasoning capabilities of LLMs make it possible for robots to perform long-horizon tasks without expensive annotated demonstrations. However, public benchmarks for testing the long-horizon reasoning capabilities of language-conditioned robots in various scenarios are still missing. To fill this gap, this work focuses on the tabletop manipulation task and releases a simulation benchmark, \textit{LoHoRavens}, which covers various long-horizon reasoning aspects spanning color, size, space, arithmetics and reference. Furthermore, there is a key modality bridging problem for long-horizon manipulation tasks with LLMs: how to incorporate the observation feedback during robot execution for the LLM's closed-loop planning, which is however less studied by prior work. We investigate two methods of bridging the modality gap: caption generation and learnable interface for incorporating explicit and implicit observation feedback to the LLM, respectively. These methods serve as the two baselines for our proposed benchmark. Experiments show that both methods struggle to solve some tasks, indicating long-horizon manipulation tasks are still challenging for current popular models. We expect the proposed public benchmark and baselines can help the community develop better models for long-horizon tabletop manipulation tasks.