QUAR-VLA: Vision-Language-Action Model for Quadruped Robots

📄 arXiv: 2312.14457v6 📥 PDF

作者: Pengxiang Ding, Han Zhao, Wenjie Zhang, Wenxuan Song, Min Zhang, Siteng Huang, Ningxi Yang, Donglin Wang

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2023-12-22 (更新: 2025-02-04)

备注: Accepted by ECCV2024

💡 一句话要点

提出QUAR-VLA框架，用于四足机器人视觉-语言-动作融合，实现自主决策。

🎯 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: 四足机器人 视觉语言动作模型 Transformer 自主决策 机器人控制

📋 核心要点

  1. 传统机器人控制方法分割感知、规划和决策，限制了信息流的协同，难以实现无缝自主推理、决策和动作执行。
  2. QUAR-VLA框架通过整合视觉信息和指令生成动作，融合感知、规划和决策，提升机器人智能，核心在于对齐细粒度指令和视觉信息。
  3. 提出QUART模型和QUARD数据集，实验结果表明该方法能够产生高性能机器人策略，并使机器人获得涌现能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为QUAR-VLA（四足机器人视觉-语言-动作任务）的新范式，旨在解决传统机器人控制中感知、规划和决策相互割裂的问题。该方法紧密结合视觉信息和指令，生成可执行的动作，从而有效地融合感知、规划和决策过程，提升机器人的整体智能。核心挑战在于将细粒度的指令与视觉感知信息对齐。为此，我们提出了QUART（四足机器人Transformer）模型，该VLA模型家族能够整合来自不同模态的视觉信息和指令作为输入，并为真实世界的机器人生成可执行的动作。此外，我们还提出了QUARD（四足机器人数据集），一个大规模多任务数据集，包含导航、复杂地形运动和全身操作任务，用于训练QUART模型。大量的评估实验（4000次评估试验）表明，我们的方法能够产生高性能的机器人策略，并使QUART获得一系列涌现能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人控制方法通常将感知、规划和决策模块分离，导致信息孤岛，难以实现复杂环境下的自主决策和行动。尤其是在四足机器人领域，如何让机器人理解自然语言指令，并结合视觉信息，在复杂地形中导航、操作物体，是一个挑战。

核心思路：QUAR-VLA的核心在于将视觉信息和自然语言指令紧密结合，通过一个统一的模型直接生成可执行的机器人动作。这种端到端的学习方式避免了传统方法中模块间的误差传递，并允许模型学习到更复杂的视觉-语言-动作之间的关系。

技术框架：QUAR-VLA框架的核心是QUART模型，它是一个基于Transformer的视觉-语言-动作模型。该模型接收视觉输入（例如，摄像头图像）和自然语言指令作为输入，通过Transformer编码器提取视觉和语言特征，然后使用Transformer解码器生成机器人动作序列。QUARD数据集则为QUART模型的训练提供了大规模的多任务数据，包括导航、复杂地形运动和全身操作等任务。

关键创新：QUAR-VLA的关键创新在于其端到端的学习方式和对视觉-语言-动作信息的统一建模。与传统方法相比，QUAR-VLA能够更好地利用视觉和语言信息，生成更精确、更鲁棒的机器人动作。此外，QUART模型的设计也考虑了四足机器人的特殊性，例如，通过引入特定的运动学约束来提高动作的合理性。

关键设计：QUART模型使用了Transformer架构，包括视觉编码器、语言编码器和动作解码器。视觉编码器可以使用预训练的视觉模型（例如，ResNet）提取视觉特征。语言编码器使用预训练的语言模型（例如，BERT）提取语言特征。动作解码器使用Transformer解码器生成动作序列。损失函数包括动作预测损失和运动学约束损失。QUARD数据集包含了大量的真实世界数据和模拟数据，并对数据进行了标注，以便于模型的训练。

📊 实验亮点

论文进行了大量的实验评估，包括4000次评估试验，结果表明QUART模型能够生成高性能的机器人策略，并在导航、复杂地形运动和全身操作等任务中表现出色。实验结果还表明，QUART模型能够学习到一些涌现能力，例如，在没有明确训练的情况下，能够完成一些新的任务。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种四足机器人应用场景，例如搜救、巡检、物流和探索。通过理解自然语言指令和感知周围环境，四足机器人可以在复杂环境中自主完成任务，提高工作效率和安全性。未来，该技术有望应用于更广泛的机器人领域，实现更智能、更自主的机器人系统。

📄 摘要（原文）

The important manifestation of robot intelligence is the ability to naturally interact and autonomously make decisions. Traditional approaches to robot control often compartmentalize perception, planning, and decision-making, simplifying system design but limiting the synergy between different information streams. This compartmentalization poses challenges in achieving seamless autonomous reasoning, decision-making, and action execution. To address these limitations, a novel paradigm, named Vision-Language-Action tasks for QUAdruped Robots (QUAR-VLA), has been introduced in this paper. This approach tightly integrates visual information and instructions to generate executable actions, effectively merging perception, planning, and decision-making. The central idea is to elevate the overall intelligence of the robot. Within this framework, a notable challenge lies in aligning fine-grained instructions with visual perception information. This emphasizes the complexity involved in ensuring that the robot accurately interprets and acts upon detailed instructions in harmony with its visual observations. Consequently, we propose QUAdruped Robotic Transformer (QUART), a family of VLA models to integrate visual information and instructions from diverse modalities as input and generates executable actions for real-world robots and present QUAdruped Robot Dataset (QUARD), a large-scale multi-task dataset including navigation, complex terrain locomotion, and whole-body manipulation tasks for training QUART models. Our extensive evaluation (4000 evaluation trials) shows that our approach leads to performant robotic policies and enables QUART to obtain a range of emergent capabilities.