AIC MLLM: Autonomous Interactive Correction MLLM for Robust Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2406.11548v6 📥 PDF

作者: Chuyan Xiong, Chengyu Shen, Xiaoqi Li, Kaichen Zhou, Jeremy Liu, Ruiping Wang, Hao Dong

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2024-06-17 (更新: 2024-11-16)

💡 一句话要点

提出AIC MLLM，利用交互经验纠正机器人操作中SE(3)位姿预测，提升操作鲁棒性

🎯 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: 机器人操作 多模态大语言模型 位姿纠正 铰接物体 交互经验 自主学习 测试时自适应

📋 核心要点

  1. 现有方法在机器人操作中，尤其是在铰接物体操作中，对低层接触位姿的纠正能力不足，未能充分利用失败样本。
  2. AIC MLLM利用交互经验，通过视觉掩码和文本描述两种提示指令，自适应地纠正SE(3)位姿预测，提升操作稳定性。
  3. 实验结果表明，AIC MLLM能够有效纠正失败样本，并通过测试时自适应策略更好地适应当前场景配置。

📝 摘要（中文）

机器人系统与真实物体稳定交互的关键在于具备反思和纠正失败的能力。观察到多模态大语言模型(MLLM)的泛化和推理能力，先前的方法旨在利用这些模型来增强机器人系统。然而，这些方法通常侧重于使用额外的MLLM进行高层规划修正，而对利用失败样本来纠正低层接触位姿的利用有限，这在铰接物体操作过程中尤其容易发生。为了解决这一差距，我们提出了一种自主交互纠正(AIC) MLLM，它利用先前的低层交互经验来纠正铰接物体的SE(3)位姿预测。具体来说，AIC MLLM最初经过微调，以获得位姿预测和反馈提示理解能力。我们设计了两种类型的提示指令用于与物体交互：1)视觉掩码，用于突出显示不可移动的部分以进行位置校正；2)文本描述，用于指示旋转校正的潜在方向。在推理过程中，引入了一个反馈信息提取模块来识别失败原因，从而使AIC MLLM能够使用相应的提示自适应地校正位姿预测。为了进一步提高操作稳定性，我们设计了一种测试时自适应策略，使AIC MLLM能够更好地适应当前的场景配置。最后，在模拟和真实环境中进行了广泛的实验来评估所提出的方法。结果表明，我们的AIC MLLM可以通过利用交互经验提示有效地纠正失败样本。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作，特别是铰接物体操作中，由于低层接触位姿预测不准确导致的失败问题。现有方法主要关注高层规划的修正，忽略了对低层交互经验的利用，使得机器人难以从失败中学习并进行有效的位姿调整。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态大语言模型(MLLM)的推理能力，结合机器人与环境的交互经验，实现对SE(3)位姿预测的自主交互纠正。通过设计特定的提示指令，引导MLLM理解失败原因并进行相应的位姿调整。

技术框架：AIC MLLM的整体框架包含以下几个主要模块：1) MLLM微调模块：用于使MLLM具备位姿预测和反馈提示理解能力；2) 提示指令设计模块：设计视觉掩码和文本描述两种类型的提示指令；3) 反馈信息提取模块：用于识别失败原因；4) 位姿校正模块：根据反馈信息和提示指令，自适应地校正位姿预测；5) 测试时自适应模块：使MLLM更好地适应当前场景配置。

关键创新：论文的关键创新在于提出了自主交互纠正(AIC) MLLM，它能够利用先前的低层交互经验，通过视觉和文本提示，自适应地纠正铰接物体的SE(3)位姿预测。与现有方法相比，AIC MLLM更加注重对低层交互经验的利用，能够更有效地解决铰接物体操作中的位姿预测问题。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 视觉掩码提示：通过突出显示不可移动的部分，引导MLLM进行位置校正；2) 文本描述提示：通过描述旋转校正的潜在方向，引导MLLM进行旋转校正；3) 反馈信息提取模块：利用视觉和文本信息，识别失败原因，并选择相应的提示指令；4) 测试时自适应策略：通过调整MLLM的参数，使其更好地适应当前场景配置。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在模拟和真实环境中进行了大量实验，验证了AIC MLLM的有效性。实验结果表明，AIC MLLM能够通过利用交互经验提示有效地纠正失败样本，显著提高了铰接物体操作的成功率。具体的性能数据和对比基线信息需要在论文原文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要精细操作的机器人任务中，例如：装配、维修、医疗手术等。通过提高机器人操作的鲁棒性和准确性，可以降低人工干预的需求，提高生产效率，并拓展机器人在复杂环境中的应用范围。未来，该技术有望与更先进的感知和控制技术相结合，实现更智能、更自主的机器人系统。

📄 摘要（原文）

The ability to reflect on and correct failures is crucial for robotic systems to interact stably with real-life objects.Observing the generalization and reasoning capabilities of Multimodal Large Language Models (MLLMs), previous approaches have aimed to utilize these models to enhance robotic systems accordingly.However, these methods typically focus on high-level planning corrections using an additional MLLM, with limited utilization of failed samples to correct low-level contact poses which is particularly prone to occur during articulated object manipulation.To address this gap, we propose an Autonomous Interactive Correction (AIC) MLLM, which makes use of previous low-level interaction experiences to correct SE(3) pose predictions for articulated object. Specifically, AIC MLLM is initially fine-tuned to acquire both pose prediction and feedback prompt comprehension abilities.We design two types of prompt instructions for interactions with objects: 1) visual masks to highlight unmovable parts for position correction, and 2) textual descriptions to indicate potential directions for rotation correction. During inference, a Feedback Information Extraction module is introduced to recognize the failure cause, allowing AIC MLLM to adaptively correct the pose prediction using the corresponding prompts.To further enhance manipulation stability, we devise a Test Time Adaptation strategy that enables AIC MLLM to better adapt to the current scene configuration.Finally, extensive experiments are conducted in both simulated and real-world environments to evaluate the proposed method. The results demonstrate that our AIC MLLM can efficiently correct failure samples by leveraging interaction experience prompts.Our project website is https://sites.google.com/view/aic-mllm.