VLMPC: Vision-Language Model Predictive Control for Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2407.09829v1 📥 PDF

作者: Wentao Zhao, Jiaming Chen, Ziyu Meng, Donghui Mao, Ran Song, Wei Zhang

分类: cs.RO

发布日期: 2024-07-13

备注: Accepted by RSS2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出VLMPC，融合视觉语言模型与模型预测控制，提升机器人操作性能

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人操作 视觉语言模型 模型预测控制 环境感知 动作规划

📋 核心要点

  1. 传统MPC缺乏环境感知能力，难以应对复杂的机器人操作场景。
  2. VLMPC融合VLM与MPC，利用VLM进行动作采样和环境理解，提升操作性能。
  3. 实验表明，VLMPC在公共基准和真实机器人任务中均优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为视觉语言模型预测控制（VLMPC）的机器人操作框架。该框架利用视觉语言模型（VLM）强大的感知能力，并将其与模型预测控制（MPC）相结合，以解决MPC在复杂环境中缺乏环境感知能力的问题。具体而言，本文设计了一个条件动作采样模块，该模块以目标图像或语言指令作为输入，并利用VLM来采样一组候选动作序列。此外，还设计了一个轻量级的动作条件视频预测模型，用于生成一组以候选动作序列为条件的未来帧。VLMPC通过分层成本函数，在当前观察和目标图像之间建立像素级和知识级的一致性，从而在VLM的辅助下产生最优的动作序列。实验结果表明，VLMPC在公共基准测试中优于最先进的方法，并在各种现实世界的机器人操作任务中表现出卓越的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作任务中，传统模型预测控制（MPC）方法缺乏环境感知能力，导致在复杂场景下表现不佳的问题。现有方法难以有效利用视觉信息和语言指令，无法准确预测未来状态和规划最优动作序列。

核心思路：论文的核心思路是将视觉语言模型（VLM）的强大感知能力融入到MPC框架中。通过VLM，系统可以理解目标图像或语言指令，并生成与环境相关的候选动作序列。然后，利用动作条件视频预测模型预测未来状态，并根据分层成本函数选择最优动作序列。

技术框架：VLMPC框架主要包含以下几个模块：1) 条件动作采样模块：接收目标图像或语言指令，利用VLM生成候选动作序列。2) 动作条件视频预测模型：根据候选动作序列预测未来帧。3) 分层成本函数：评估预测的未来状态与目标状态的一致性，包括像素级和知识级的一致性。4) MPC优化器：根据成本函数选择最优动作序列。

关键创新：VLMPC的关键创新在于将VLM与MPC相结合，实现了环境感知和动作规划的统一。传统的MPC方法依赖于精确的系统动力学模型，而VLMPC可以通过VLM学习环境的表示，从而适应更复杂的场景。此外，分层成本函数的设计也考虑了像素级和知识级的一致性，提高了动作规划的准确性。

关键设计：条件动作采样模块使用预训练的VLM（具体模型未知）来生成候选动作序列。动作条件视频预测模型采用轻量级网络结构（具体结构未知），以提高预测速度。分层成本函数包含像素级损失（例如L1或L2损失）和知识级损失（例如CLIP损失），用于衡量预测帧与目标图像之间的相似度。MPC优化器使用常见的优化算法（具体算法未知）来求解最优动作序列。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

VLMPC在公共基准测试中优于现有方法，表明其具有更强的环境感知和动作规划能力。更重要的是，VLMPC在真实机器人操作任务中表现出卓越的性能，验证了其在实际应用中的可行性。具体的性能提升数据和对比基线在论文中给出，但摘要中未明确提及。

🎯 应用场景

VLMPC具有广泛的应用前景，可应用于各种机器人操作任务，例如物体抓取、装配、导航等。该方法可以提高机器人在复杂环境中的适应性和鲁棒性，使其能够更好地完成各种任务。此外，VLMPC还可以应用于自动驾驶、智能家居等领域，实现更智能化的控制和决策。

📄 摘要（原文）

Although Model Predictive Control (MPC) can effectively predict the future states of a system and thus is widely used in robotic manipulation tasks, it does not have the capability of environmental perception, leading to the failure in some complex scenarios. To address this issue, we introduce Vision-Language Model Predictive Control (VLMPC), a robotic manipulation framework which takes advantage of the powerful perception capability of vision language model (VLM) and integrates it with MPC. Specifically, we propose a conditional action sampling module which takes as input a goal image or a language instruction and leverages VLM to sample a set of candidate action sequences. Then, a lightweight action-conditioned video prediction model is designed to generate a set of future frames conditioned on the candidate action sequences. VLMPC produces the optimal action sequence with the assistance of VLM through a hierarchical cost function that formulates both pixel-level and knowledge-level consistence between the current observation and the goal image. We demonstrate that VLMPC outperforms the state-of-the-art methods on public benchmarks. More importantly, our method showcases excellent performance in various real-world tasks of robotic manipulation. Code is available at~\url{https://github.com/PPjmchen/VLMPC}.