Words2Contact: Identifying Support Contacts from Verbal Instructions Using Foundation Models
作者: Dionis Totsila, Quentin Rouxel, Jean-Baptiste Mouret, Serena Ivaldi
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2024-07-19 (更新: 2024-12-09)
💡 一句话要点
Words2Contact：利用大模型从语言指令中识别机器人支撑接触点
🎯 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: 人机协作 自然语言引导 接触点放置 大型语言模型 视觉语言模型 机器人遥操作 迭代修正
📋 核心要点
- 现有机器人操作中，缺乏直接利用自然语言指令引导机器人放置支撑接触点的方法，限制了人机协作的效率和灵活性。
- Words2Contact通过结合大型语言模型和视觉语言模型，将人类的自然语言指令转化为机器人可执行的接触点放置预测。
- 实验表明，该方法能够有效处理迭代修正，用户可以快速学会如何指导系统获得准确的接触点位置，并在Talos机器人上验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为Words2Contact的语言引导的多接触点放置流程，该流程利用大型语言模型和视觉语言模型。我们的方法是语言辅助遥操作和人机协作的关键组成部分，在这种协作中，人类操作员可以使用自然语言指示机器人在进行全身抓取或操作之前将支撑接触点放置在何处。Words2Contact将人类操作员的口头指令转换为接触点放置预测；它还处理迭代校正，直到人类对机器人在视野中识别的接触位置感到满意为止。我们对最先进的LLM和VLM在接触预测中的大小和性能进行了基准测试。我们证明了迭代校正过程的有效性，表明用户，即使是新手，也能很快学会如何指示系统以获得准确的位置。最后，我们在真实世界的实验中使用Talos人形机器人验证了Words2Contact，人类操作员指示机器人在不同的位置和表面上放置支撑接触点，以避免在抓取远处物体时摔倒。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何让机器人能够根据人类的自然语言指令，自主地确定并放置支撑接触点的问题。现有方法通常依赖于预定义的运动规划或示教学习，难以适应复杂环境和人类的临时指令，缺乏灵活性和泛化能力。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）理解人类的自然语言指令，并结合视觉语言模型（VLM）识别环境中的潜在接触点。通过迭代修正机制，让人类操作员能够逐步优化接触点的位置，最终获得满意的结果。这种方法将人类的认知能力和机器人的感知能力相结合，提高了人机协作的效率和准确性。
技术框架：Words2Contact的整体框架包含以下几个主要模块：1) 语言理解模块：使用LLM将人类的自然语言指令解析为语义表示。2) 视觉感知模块：使用VLM从机器人的视觉输入中识别潜在的接触点。3) 接触点预测模块：结合语言理解和视觉感知的结果，预测最佳的接触点位置。4) 迭代修正模块：允许人类操作员对预测的接触点进行修正，并重复上述过程，直到获得满意的结果。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将大型语言模型和视觉语言模型相结合，实现了自然语言引导的机器人接触点放置。与传统的基于规则或示教学习的方法相比，该方法具有更强的泛化能力和适应性，能够处理复杂的环境和人类的临时指令。此外，迭代修正机制允许人类操作员参与到接触点放置的过程中，提高了人机协作的效率和准确性。
关键设计：论文中使用了多种LLM和VLM模型进行对比实验，包括但不限于具体模型的选择和参数设置（具体模型名称未知）。迭代修正模块的设计允许用户通过简单的指令（例如“向上”、“向左”）来调整接触点的位置。损失函数的设计可能涉及接触点稳定性、可达性等因素的考虑（具体损失函数未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文对多种LLM和VLM进行了基准测试，评估了它们在接触点预测中的性能。实验结果表明，该方法能够有效地将人类的自然语言指令转化为准确的接触点位置。通过迭代修正，用户可以快速学会如何指导系统，并在Talos人形机器人上成功验证了该方法的有效性，使其能够在复杂环境中稳定地放置支撑接触点。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多种人机协作场景，例如远程操作、灾难救援、医疗辅助等。在这些场景中，人类操作员可以通过自然语言指令引导机器人完成复杂的任务，而无需进行繁琐的编程或示教。该技术有望提高机器人的自主性和智能化水平，促进人机协作的广泛应用。
📄 摘要（原文）
This paper presents Words2Contact, a language-guided multi-contact placement pipeline leveraging large language models and vision language models. Our method is a key component for language-assisted teleoperation and human-robot cooperation, where human operators can instruct the robots where to place their support contacts before whole-body reaching or manipulation using natural language. Words2Contact transforms the verbal instructions of a human operator into contact placement predictions; it also deals with iterative corrections, until the human is satisfied with the contact location identified in the robot's field of view. We benchmark state-of-the-art LLMs and VLMs for size and performance in contact prediction. We demonstrate the effectiveness of the iterative correction process, showing that users, even naive, quickly learn how to instruct the system to obtain accurate locations. Finally, we validate Words2Contact in real-world experiments with the Talos humanoid robot, instructed by human operators to place support contacts on different locations and surfaces to avoid falling when reaching for distant objects.