GameVLM: A Decision-making Framework for Robotic Task Planning Based on Visual Language Models and Zero-sum Games

📄 arXiv: 2405.13751v1 📥 PDF

作者: Aoran Mei, Jianhua Wang, Guo-Niu Zhu, Zhongxue Gan

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-05-22

💡 一句话要点

提出GameVLM框架，利用视觉语言模型和零和博弈提升机器人任务规划的决策能力

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人任务规划 视觉语言模型 零和博弈 多智能体系统 决策智能体 专家系统 多模态融合

📋 核心要点

  1. 现有机器人任务规划方法在处理多模态信息和复杂语义时存在不足，且易出现幻觉和上下文理解限制。
  2. GameVLM框架采用多智能体协同方式，利用VLM进行决策和评估，并通过零和博弈解决智能体间的分歧。
  3. 实验结果表明，GameVLM在真实机器人任务规划中取得了显著效果，平均成功率达到83.3%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为GameVLM的多智能体框架，旨在增强机器人任务规划中的决策过程。该框架利用基于视觉语言模型（VLM）的决策智能体和专家智能体进行任务规划。决策智能体负责规划任务，而专家智能体则评估这些任务规划方案。通过引入零和博弈理论来解决不同智能体之间的不一致性，从而确定最优解决方案。在真实机器人上的实验结果表明，所提出的框架是有效的，平均成功率达到83.3%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人任务规划中，传统方法在处理复杂视觉场景和语义信息时存在的不足，以及VLM在任务规划中出现的幻觉、语义复杂性和上下文限制等问题。现有方法难以有效利用多模态信息，且在复杂任务中泛化能力较弱。

核心思路：论文的核心思路是引入多智能体协作机制，利用VLM的强大视觉理解和推理能力，同时引入零和博弈理论来协调不同智能体之间的决策，从而提高任务规划的准确性和鲁棒性。通过决策智能体生成任务计划，专家智能体评估计划质量，博弈论用于解决二者分歧，最终选择最优方案。

技术框架：GameVLM框架包含以下主要模块：1) 基于VLM的决策智能体，负责生成任务规划方案；2) 基于VLM的专家智能体，负责评估决策智能体生成的方案；3) 零和博弈模块，用于解决决策智能体和专家智能体之间的分歧，确定最优的任务规划方案。整体流程为：输入场景信息，决策智能体生成多个任务规划，专家智能体对这些规划进行评估打分，零和博弈模块根据评分结果选择最优规划。

关键创新：论文的关键创新在于将零和博弈理论引入到基于VLM的机器人任务规划中，通过多智能体协作和博弈，有效地解决了VLM在任务规划中存在的幻觉、语义复杂性和上下文限制等问题。与传统方法相比，GameVLM能够更好地利用多模态信息，提高任务规划的准确性和鲁棒性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 决策智能体和专家智能体的VLM选择和微调策略；2) 专家智能体评估任务规划方案的评分标准；3) 零和博弈模块的具体实现方式，例如采用纳什均衡求解算法；4) 智能体之间的信息交互方式和协议。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GameVLM框架在真实机器人任务规划中取得了显著效果，平均成功率达到83.3%。相较于传统的任务规划方法和单一VLM方法，GameVLM能够更好地处理复杂场景和语义信息，有效减少幻觉，提高任务规划的准确性和鲁棒性。具体性能提升数据未知，但整体成功率的提升证明了该框架的有效性。

🎯 应用场景

GameVLM框架可应用于各种机器人任务规划场景，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人、医疗辅助机器人等。该框架能够提升机器人在复杂环境下的自主决策能力，提高任务执行的效率和成功率，具有广泛的应用前景和实际价值。未来可进一步扩展到更复杂的任务和环境，例如多机器人协同任务、动态环境下的任务规划等。

📄 摘要（原文）

With their prominent scene understanding and reasoning capabilities, pre-trained visual-language models (VLMs) such as GPT-4V have attracted increasing attention in robotic task planning. Compared with traditional task planning strategies, VLMs are strong in multimodal information parsing and code generation and show remarkable efficiency. Although VLMs demonstrate great potential in robotic task planning, they suffer from challenges like hallucination, semantic complexity, and limited context. To handle such issues, this paper proposes a multi-agent framework, i.e., GameVLM, to enhance the decision-making process in robotic task planning. In this study, VLM-based decision and expert agents are presented to conduct the task planning. Specifically, decision agents are used to plan the task, and the expert agent is employed to evaluate these task plans. Zero-sum game theory is introduced to resolve inconsistencies among different agents and determine the optimal solution. Experimental results on real robots demonstrate the efficacy of the proposed framework, with an average success rate of 83.3%.