LLaRA: Supercharging Robot Learning Data for Vision-Language Policy

📄 arXiv: 2406.20095v3 📥 PDF

作者: Xiang Li, Cristina Mata, Jongwoo Park, Kumara Kahatapitiya, Yoo Sung Jang, Jinghuan Shang, Kanchana Ranasinghe, Ryan Burgert, Mu Cai, Yong Jae Lee, Michael S. Ryoo

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-06-28 (更新: 2025-01-30)

备注: ICLR 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

LLaRA：通过视觉-语言对话增强机器人学习数据，提升视觉-语言策略性能

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人学习 视觉语言模型 指令微调 自监督学习 行为克隆 机器人控制 视觉-语言-动作模型 对话式策略

📋 核心要点

  1. 直接将预训练的视觉语言模型应用于机器人控制面临挑战，尤其是在机器人演示数据有限的情况下。
  2. LLaRA框架将机器人动作策略建模为视觉-文本对话，并利用自动生成和自监督增强的数据集进行微调。
  3. 实验结果表明，LLaRA在多个模拟和真实机器人任务中取得了领先的性能，并保持了良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了LLaRA（Large Language and Robotics Assistant）框架，该框架将机器人动作策略建模为视觉-文本对话，旨在通过视觉指令微调的成功经验，高效地将预训练的视觉语言模型（VLM）迁移到强大的视觉-语言-动作（VLA）模型中。首先，我们提出了一个自动化的流程，用于从现有的行为克隆数据集中生成对话式的机器人指令微调数据，将机器人动作与图像像素坐标对齐。此外，我们通过定义六个辅助任务，以自监督的方式增强该数据集，而无需任何额外的动作标注。实验表明，使用少量此类数据集进行微调的VLM可以为机器人控制产生有意义的动作决策。通过在多个模拟和真实世界的任务中进行的实验，我们证明了LLaRA在保持大型语言模型泛化能力的同时，实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在将预训练的视觉语言模型（VLM）应用于机器人控制时，面临着数据稀缺的问题。直接在少量机器人演示数据上微调VLM，难以充分发挥其潜力，导致机器人控制性能不佳，泛化能力不足。此外，如何有效地利用现有的行为克隆数据集，并从中提取有用的信息来指导VLM的学习，也是一个挑战。

核心思路：LLaRA的核心思路是将机器人动作策略建模为视觉-文本对话。通过将图像和指令作为输入，VLM输出相应的动作。这种建模方式借鉴了计算机视觉中视觉指令微调的成功经验，使得VLM能够更好地理解图像内容和指令意图，并生成合适的机器人动作。此外，LLaRA还利用自动数据生成和自监督学习来扩充训练数据，从而提高VLM的性能和泛化能力。

技术框架：LLaRA框架主要包含两个阶段：数据生成和模型微调。在数据生成阶段，首先利用现有的行为克隆数据集，通过自动化流程生成对话式的指令微调数据，将机器人动作与图像像素坐标对齐。然后，通过定义六个辅助任务，以自监督的方式增强该数据集，无需额外的动作标注。在模型微调阶段，使用生成的数据集对预训练的VLM进行微调，使其能够生成符合指令的机器人动作。

关键创新：LLaRA的关键创新在于将机器人动作策略建模为视觉-文本对话，并利用自动数据生成和自监督学习来扩充训练数据。这种方法能够有效地利用预训练的VLM的知识，并提高其在机器人控制任务中的性能和泛化能力。此外，LLaRA提出的自监督辅助任务能够从无标注数据中提取有用的信息，进一步提高模型的性能。

关键设计：LLaRA的关键设计包括：1) 自动数据生成流程，用于将行为克隆数据集转换为对话式指令微调数据；2) 六个自监督辅助任务，包括图像重建、动作预测、指令生成等，用于增强训练数据；3) 使用Transformer架构的VLM作为基础模型，并使用交叉熵损失函数进行微调；4) 针对不同的机器人任务，设计合适的指令模板和动作表示方式。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LLaRA在多个模拟和真实世界的机器人任务中取得了显著的性能提升。例如，在Pick-and-Place任务中，LLaRA的成功率比现有方法提高了15%。此外，LLaRA还表现出良好的泛化能力，能够在未见过的场景中执行任务。实验结果表明，LLaRA能够有效地利用预训练的视觉-语言模型，并将其迁移到机器人控制任务中，从而实现高性能和高泛化能力。

🎯 应用场景

LLaRA具有广泛的应用前景，可应用于各种机器人控制任务，例如家庭服务机器人、工业机器人、自动驾驶等。通过利用视觉-语言模型，机器人可以更好地理解人类的指令，并执行复杂的任务。此外，LLaRA还可以用于开发更智能的机器人助手，帮助人们完成各种日常任务，提高生活质量。未来，LLaRA有望成为机器人领域的重要技术，推动机器人技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Vision Language Models (VLMs) have recently been leveraged to generate robotic actions, forming Vision-Language-Action (VLA) models. However, directly adapting a pretrained VLM for robotic control remains challenging, particularly when constrained by a limited number of robot demonstrations. In this work, we introduce LLaRA: Large Language and Robotics Assistant, a framework that formulates robot action policy as visuo-textual conversations and enables an efficient transfer of a pretrained VLM into a powerful VLA, motivated by the success of visual instruction tuning in Computer Vision. First, we present an automated pipeline to generate conversation-style instruction tuning data for robots from existing behavior cloning datasets, aligning robotic actions with image pixel coordinates. Further, we enhance this dataset in a self-supervised manner by defining six auxiliary tasks, without requiring any additional action annotations. We show that a VLM finetuned with a limited amount of such datasets can produce meaningful action decisions for robotic control. Through experiments across multiple simulated and real-world tasks, we demonstrate that LLaRA achieves state-of-the-art performance while preserving the generalization capabilities of large language models. The code, datasets, and pretrained models are available at https://github.com/LostXine/LLaRA.