Learning Efficient and Robust Language-conditioned Manipulation using Textual-Visual Relevancy and Equivariant Language Mapping

📄 arXiv: 2406.15677v2 📥 PDF

作者: Mingxi Jia, Haojie Huang, Zhewen Zhang, Chenghao Wang, Linfeng Zhao, Dian Wang, Jason Xinyu Liu, Robin Walters, Robert Platt, Stefanie Tellex

分类: cs.RO

发布日期: 2024-06-21 (更新: 2025-06-26)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出Grounded Equivariant Manipulation (GEM)，高效且鲁棒地实现基于文本的机器人操作。

🎯 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: 语言条件操作 机器人操作 视觉-语言模型 等变学习 样本效率

📋 核心要点

  1. 现有基于大型数据集训练的机器人语言控制方法，泛化性差，且难以适应新任务。
  2. GEM方法利用预训练的视觉-语言模型和等变语言映射，提升了语言条件操作的鲁棒性和效率。
  3. 实验表明，GEM在样本效率和泛化能力上优于现有方法，并在真实场景中表现出更强的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Grounded Equivariant Manipulation (GEM) 的方法，旨在解决现有基于大型机器人数据集训练的语言条件操作方法泛化能力不足且适应新任务成本高昂的问题。GEM利用预训练的视觉-语言模型和等变语言映射，实现高效且鲁棒的语言条件操作。实验结果表明，GEM在模拟和真实世界的各种任务中都具有很高的样本效率和泛化能力。与CLIPort和VIMA等主流的数据高效基线相比，GEM在达到相似或更高性能的同时，所需机器人数据量减少了几个数量级。此外，GEM在理解未见过的物体和姿势的自然语言命令方面，比OpenVLA等大型VLA模型表现出更强的鲁棒性。代码、数据和训练细节已公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于大型机器人数据集训练的语言条件操作方法，在新场景下的泛化能力较弱，并且将这些方法适配到新的任务上需要耗费大量的资源和时间。因此，如何高效且鲁棒地实现基于自然语言的机器人操作是一个重要的研究问题。

核心思路：GEM的核心思路是利用预训练的视觉-语言模型，并结合等变语言映射，从而在少量样本的情况下，实现对新任务的快速适应和对未见场景的鲁棒性。通过利用预训练模型的先验知识，减少了对大量机器人数据的依赖。

技术框架：GEM的整体框架包含以下几个主要模块：1) 视觉感知模块：用于从图像中提取视觉特征。2) 语言理解模块：利用预训练的语言模型理解自然语言指令，提取语言特征。3) 文本-视觉相关性模块：计算视觉特征和语言特征之间的相关性，从而确定与指令相关的视觉区域。4) 等变语言映射模块：将语言特征映射到操作空间，并保证映射的等变性，从而提高泛化能力。5) 操作执行模块：根据映射后的操作指令，控制机器人执行相应的动作。

关键创新：GEM的关键创新在于引入了等变语言映射，这使得模型能够更好地理解语言指令与机器人操作之间的关系，并对物体的位置和姿态变化具有不变性。此外，利用文本-视觉相关性模块，使得模型能够关注与指令相关的视觉区域，从而提高了操作的准确性。

关键设计：在等变语言映射模块中，使用了等变神经网络，保证了映射的等变性。在损失函数的设计上，除了传统的操作损失外，还引入了文本-视觉相关性损失，鼓励模型关注与指令相关的视觉区域。具体而言，使用了对比学习损失来最大化相关区域的视觉特征和语言特征之间的相似度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

GEM在模拟和真实世界的实验中均表现出优异的性能。与CLIPort和VIMA等基线方法相比，GEM在达到相似或更高性能的同时，所需机器人数据量减少了几个数量级。例如，在特定任务上，GEM仅使用少量样本就达到了与VIMA使用大量数据训练后的性能水平。此外，GEM在处理未见过的物体和姿势时，表现出比OpenVLA等大型VLA模型更强的鲁棒性。

🎯 应用场景

GEM方法具有广泛的应用前景，可用于家庭服务机器人、工业自动化、医疗辅助等领域。通过自然语言指令，用户可以方便地控制机器人完成各种复杂任务，例如物体抓取、放置、组装等。该研究有助于提高人机协作的效率和安全性，并推动机器人技术的普及。

📄 摘要（原文）

Controlling robots through natural language is pivotal for enhancing human-robot collaboration and synthesizing complex robot behaviors. Recent works that are trained on large robot datasets show impressive generalization abilities. However, such pretrained methods are (1) often fragile to unseen scenarios, and (2) expensive to adapt to new tasks. This paper introduces Grounded Equivariant Manipulation (GEM), a robust yet efficient approach that leverages pretrained vision-language models with equivariant language mapping for language-conditioned manipulation tasks. Our experiments demonstrate GEM's high sample efficiency and generalization ability across diverse tasks in both simulation and the real world. GEM achieves similar or higher performance with orders of magnitude fewer robot data compared with major data-efficient baselines such as CLIPort and VIMA. Finally, our approach demonstrates greater robustness compared to large VLA model, e.g, OpenVLA, at correctly interpreting natural language commands on unseen objects and poses. Code, data, and training details are available https://saulbatman.github.io/gem_page/