MMRo: Are Multimodal LLMs Eligible as the Brain for In-Home Robotics?

📄 arXiv: 2406.19693v1 📥 PDF

作者: Jinming Li, Yichen Zhu, Zhiyuan Xu, Jindong Gu, Minjie Zhu, Xin Liu, Ning Liu, Yaxin Peng, Feifei Feng, Jian Tang

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2024-06-28

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出MMRo基准测试，评估多模态LLM作为家庭机器人大脑的适用性。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态LLM 机器人 基准测试 任务规划 视觉推理 安全测量 家庭机器人

📋 核心要点

  1. 现有机器人难以在人类环境中有效辅助，因为它们在感知、语言理解和推理等方面存在不足。
  2. 论文提出MMRo基准，包含感知、任务规划、视觉推理和安全测量四个关键能力，用于评估MLLM作为机器人大脑的潜力。
  3. 实验评估了多种MLLM，结果表明当前模型在各项能力上表现不均衡，尚不能完全胜任机器人认知核心。

📝 摘要（中文）

在人类环境中，机器人要成为有用的助手面临着根本性的挑战，这需要解决机器人技术中的一系列子问题，包括感知、语言理解、推理和规划。多模态大型语言模型（MLLM）的最新进展表明，它们在解决复杂的数学问题、掌握常识和抽象推理方面表现出卓越的能力。这促使人们开始利用MLLM作为机器人系统的大脑，使这些模型能够在触发低级控制动作以执行任务之前进行高级规划。然而，现有的MLLM是否能够可靠地承担机器人大脑的角色仍然不确定。本研究引入了第一个用于评估机器人多模态LLM（MMRo）的基准，该基准测试MLLM在机器人应用中的能力。具体来说，我们确定了MLLM必须具备的四个基本能力：感知、任务规划、视觉推理和安全测量，才能胜任机器人中央处理单元的角色。我们为每种能力开发了多个场景，总共形成了14个评估指标。我们展示了各种MLLM（包括商业模型和开源模型）的实验结果，以评估现有系统的性能。我们的研究结果表明，没有一个模型在所有领域都表现出色，这表明当前的MLLM还不足以作为机器人认知核心。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估多模态大型语言模型（MLLM）在机器人应用中作为“大脑”的适用性。现有方法缺乏针对机器人任务的MLLM评估基准，无法有效衡量MLLM在感知、任务规划、视觉推理和安全测量等关键能力上的表现。这使得难以确定MLLM是否能够可靠地用于控制机器人。

核心思路：论文的核心思路是构建一个专门针对机器人应用的MLLM评估基准（MMRo）。通过设计一系列测试场景和评估指标，全面衡量MLLM在机器人任务中的各项关键能力。这样可以更准确地了解MLLM的优势和局限性，为未来开发更适合机器人应用的MLLM提供指导。

技术框架：MMRo基准主要包含四个模块，分别对应MLLM在机器人应用中需要具备的四个关键能力： 1. 感知（Perception）：测试MLLM理解和解释机器人传感器数据的能力，例如图像识别、物体检测等。 2. 任务规划（Task Planning）：测试MLLM根据用户指令生成合理任务序列的能力。 3. 视觉推理（Visual Reasoning）：测试MLLM基于视觉信息进行推理和判断的能力，例如场景理解、关系推理等。 4. 安全测量（Safety Measurement）：测试MLLM在规划和执行任务时，考虑到安全因素的能力。 每个模块包含多个测试场景和评估指标，用于全面评估MLLM的性能。

关键创新：MMRo基准是首个专门针对机器人应用的MLLM评估基准。它不同于通用的MLLM评估基准，更加关注MLLM在机器人任务中的特定能力。通过设计具有挑战性的测试场景和评估指标，MMRo能够更准确地反映MLLM在机器人应用中的实际表现。

关键设计：MMRo基准的关键设计在于其测试场景和评估指标。测试场景的设计需要充分考虑机器人应用的复杂性和多样性，涵盖各种常见的机器人任务。评估指标的设计需要能够客观、准确地衡量MLLM在各项能力上的表现。例如，在感知模块中，可以使用物体检测的精度和召回率作为评估指标；在任务规划模块中，可以使用任务完成率和规划效率作为评估指标；在安全测量模块中，可以使用安全事件的发生率作为评估指标。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有的MLLM在MMRo基准上的表现参差不齐，没有一个模型能够在所有领域都表现出色。例如，某些模型在感知方面表现良好，但在任务规划方面表现较差；另一些模型则在视觉推理方面表现出色，但在安全测量方面存在不足。这表明当前的MLLM还不够成熟，无法完全胜任机器人认知核心的角色。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于家庭服务机器人、工业机器人、医疗机器人等领域。通过使用MMRo基准评估和改进MLLM，可以提升机器人的智能化水平，使其更好地理解人类指令、执行复杂任务，并确保安全运行。未来，更强大的MLLM有望使机器人成为真正可靠的助手，在各种场景中提供服务。

📄 摘要（原文）

It is fundamentally challenging for robots to serve as useful assistants in human environments because this requires addressing a spectrum of sub-problems across robotics, including perception, language understanding, reasoning, and planning. The recent advancements in Multimodal Large Language Models (MLLMs) have demonstrated their exceptional abilities in solving complex mathematical problems, mastering commonsense and abstract reasoning. This has led to the recent utilization of MLLMs as the brain in robotic systems, enabling these models to conduct high-level planning prior to triggering low-level control actions for task execution. However, it remains uncertain whether existing MLLMs are reliable in serving the brain role of robots. In this study, we introduce the first benchmark for evaluating Multimodal LLM for Robotic (MMRo) benchmark, which tests the capability of MLLMs for robot applications. Specifically, we identify four essential capabilities perception, task planning, visual reasoning, and safety measurement that MLLMs must possess to qualify as the robot's central processing unit. We have developed several scenarios for each capability, resulting in a total of 14 metrics for evaluation. We present experimental results for various MLLMs, including both commercial and open-source models, to assess the performance of existing systems. Our findings indicate that no single model excels in all areas, suggesting that current MLLMs are not yet trustworthy enough to serve as the cognitive core for robots. Our data can be found in https://mm-robobench.github.io/.