Robotic Control via Embodied Chain-of-Thought Reasoning
作者: Michał Zawalski, William Chen, Karl Pertsch, Oier Mees, Chelsea Finn, Sergey Levine
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2024-07-11 (更新: 2025-03-06)
备注: Project Website: https://embodied-cot.github.io. Updated funding information
💡 一句话要点
提出具身思维链（ECoT）方法，提升VLA模型在机器人控制中的泛化能力。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人控制 视觉语言动作模型 思维链 具身智能 泛化能力 多步骤推理 合成数据 OpenVLA
📋 核心要点
- 现有机器人控制策略泛化能力不足，难以应对训练数据之外的场景。
- 提出具身思维链（ECoT）方法，训练VLA模型进行多步骤推理，包括计划、子任务和视觉特征。
- 实验表明，ECoT显著提升了OpenVLA的成功率，在泛化任务上提升了28%。
📝 摘要（中文）
现有机器人控制策略的一个关键限制是它们无法泛化到训练数据之外。视觉-语言-动作模型（VLA）的最新研究表明，使用大型互联网预训练的视觉-语言模型作为学习机器人策略的骨干，可以显著提高其鲁棒性和泛化能力。然而，大型视觉-语言模型在其他领域中最令人兴奋的能力之一是它们能够通过复杂的迭代推理来解决问题。能否将这种能力引入机器人技术，使策略能够在行动前通过推理给定的任务来提高性能？由于标准VLA可用的训练示例相对简单，因此简单地使用“思维链”（CoT）风格的提示效果明显较差。此外，像常规CoT中常见的对子任务的纯语义推理，对于需要将其推理建立在感官观察和机器人状态基础上的机器人策略来说是不够的。为此，我们为VLA引入了具身思维链推理（ECoT），我们训练VLA在预测机器人动作之前，对计划、子任务、运动和视觉基础特征（如对象边界框和末端执行器位置）执行多个推理步骤。我们设计了一个可扩展的pipeline，用于在大型机器人数据集上为ECoT生成合成训练数据。我们证明，ECoT在具有挑战性的泛化任务中，将当前最强的开源VLA策略OpenVLA的绝对成功率提高了28%，而无需任何额外的机器人训练数据。此外，ECoT使人类更容易解释策略的失败，并使用自然语言纠正其行为。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人控制策略泛化能力差，难以适应新环境和任务。传统的视觉-语言-动作模型（VLA）虽然利用了预训练的视觉-语言模型，但在机器人控制任务中，简单地应用思维链（CoT）提示效果不佳，因为缺乏足够的具身环境交互信息，且纯语义推理无法满足机器人对感知和状态的依赖。
核心思路：论文的核心在于引入具身思维链（Embodied Chain-of-Thought Reasoning, ECoT），使VLA模型在执行动作前，能够进行多步骤的推理，包括对计划、子任务、运动轨迹以及视觉特征（如物体边界框、末端执行器位置）的推理。通过这种方式，模型能够更好地理解任务，并生成更合理的动作。
技术框架：ECoT框架主要包含以下几个阶段：1) 观察输入：接收视觉输入（例如，摄像头图像）和机器人状态信息；2) 多步推理：VLA模型基于输入进行多步推理，生成中间步骤，例如，识别关键物体、规划子任务、预测运动轨迹等；3) 动作预测：基于推理结果，VLA模型预测下一步的机器人动作。整个过程通过端到端的方式进行训练。
关键创新：ECoT的关键创新在于将思维链推理与具身环境相结合。与传统的CoT方法不同，ECoT强调视觉信息的 grounding，使模型能够利用视觉特征进行推理。此外，ECoT通过多步骤推理，使模型能够更好地理解任务，并生成更合理的动作。与现有VLA方法相比，ECoT不需要额外的机器人训练数据，即可显著提升泛化能力。
关键设计：论文设计了一个可扩展的合成数据生成pipeline，用于训练ECoT模型。该pipeline能够生成包含计划、子任务、运动和视觉特征的训练数据。在训练过程中，使用了交叉熵损失函数来优化模型的推理和动作预测能力。具体的网络结构细节和参数设置在论文中有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，ECoT方法显著提升了OpenVLA的性能，在具有挑战性的泛化任务中，绝对成功率提高了28%，而无需任何额外的机器人训练数据。这表明ECoT方法能够有效地提高机器人的泛化能力，使其能够更好地适应新环境和任务。
🎯 应用场景
该研究成果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。通过提升机器人的泛化能力，使其能够更好地适应新环境和任务，从而提高工作效率和安全性。此外，ECoT方法还支持人类使用自然语言纠正机器人的行为，从而提高人机交互的友好性。
📄 摘要（原文）
A key limitation of learned robot control policies is their inability to generalize outside their training data. Recent works on vision-language-action models (VLAs) have shown that the use of large, internet pre-trained vision-language models as the backbone of learned robot policies can substantially improve their robustness and generalization ability. Yet, one of the most exciting capabilities of large vision-language models in other domains is their ability to reason iteratively through complex problems. Can that same capability be brought into robotics to allow policies to improve performance by reasoning about a given task before acting? Naive use of "chain-of-thought" (CoT) style prompting is significantly less effective with standard VLAs because of the relatively simple training examples that are available to them. Additionally, purely semantic reasoning about sub-tasks, as is common in regular CoT, is insufficient for robot policies that need to ground their reasoning in sensory observations and the robot state. To this end, we introduce Embodied Chain-of-Thought Reasoning (ECoT) for VLAs, in which we train VLAs to perform multiple steps of reasoning about plans, sub-tasks, motions, and visually grounded features like object bounding boxes and end effector positions, before predicting the robot action. We design a scalable pipeline for generating synthetic training data for ECoT on large robot datasets. We demonstrate, that ECoT increases the absolute success rate of OpenVLA, the current strongest open-source VLA policy, by 28% across challenging generalization tasks, without any additional robot training data. Additionally, ECoT makes it easier for humans to interpret a policy's failures and correct its behavior using natural language.