Learning Instruction-Guided Manipulation Affordance via Large Models for Embodied Robotic Tasks
作者: Dayou Li, Chenkun Zhao, Shuo Yang, Lin Ma, Yibin Li, Wei Zhang
分类: cs.RO
发布日期: 2024-08-20
备注: Accepted to ICARM 2024
💡 一句话要点
提出IGANet，利用大模型先验知识解决指令引导的机器人操作可供性预测问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人操作 可供性预测 指令引导 视觉-语言模型 数据增强
📋 核心要点
- 现有方法在指令引导的机器人操作中，语言理解和操作区域预测相互独立，忽略了指令对操作区域的影响。
- IGANet利用预训练的视觉-语言模型和大型语言模型，实现指令感知的操作可供性预测，并自动生成训练数据。
- 实验表明，该方法在真实场景中表现更好，并能泛化到未见过的物体和指令，提升了机器人操作的灵活性。
📝 摘要（中文）
本文研究了语言指令引导的机器人操作任务，即具身机器人需要根据语言指令来操作目标物体。以往研究中，目标物体的操作区域预测通常不随语言指令而改变，这意味着语言感知和操作预测是分离的。然而，在人类行为模式中，同一物体的操作区域会因不同的语言指令而变化。本文提出了指令引导可供性网络（IGANet），通过利用大规模数据集上预训练的视觉和语言编码器的强大先验知识，来预测指令引导的机器人操作任务的可供性图。我们开发了一个基于视觉-语言模型（VLMs）的数据增强流程，可以自动生成大量数据用于模型训练。此外，借助大型语言模型（LLMs），可以有效地执行动作以完成指令定义的任务。一系列真实世界的实验表明，我们的方法可以通过生成的数据获得更好的性能。此外，我们的模型可以更好地泛化到具有未见过的物体和语言指令的场景。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决语言指令引导的机器人操作任务中，机器人如何根据不同的语言指令，准确预测目标物体的操作区域（即affordance map）的问题。现有方法的痛点在于，它们通常将语言理解和操作区域预测分离，导致预测的操作区域不随指令变化，缺乏灵活性和准确性。
核心思路：论文的核心思路是利用大规模预训练的视觉-语言模型（VLMs）和大型语言模型（LLMs）的强大先验知识，构建一个指令感知的操作可供性预测网络（IGANet）。通过将语言指令和视觉信息融合，IGANet能够根据不同的指令预测不同的操作区域，从而提高机器人操作的准确性和灵活性。
技术框架：IGANet的整体框架包含以下几个主要模块：1) 视觉编码器：用于提取场景图像的视觉特征；2) 语言编码器：用于提取语言指令的语义特征；3) 可供性预测模块：将视觉和语言特征融合，预测目标物体的操作区域；4) 基于VLMs的数据增强模块：自动生成大量带有指令标签的训练数据；5) 基于LLMs的动作执行模块：根据预测的可供性图，生成并执行机器人动作。
关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了一个指令感知的操作可供性预测网络IGANet，该网络能够根据不同的语言指令预测不同的操作区域。此外，论文还提出了一个基于VLMs的数据增强流程，可以自动生成大量带有指令标签的训练数据，有效解决了数据稀缺问题。
关键设计：在数据增强方面，利用VLMs生成图像和对应的语言描述，从而扩充训练数据集。在网络结构方面，采用了视觉和语言编码器提取特征，并通过注意力机制进行特征融合。损失函数的设计目标是最小化预测的可供性图与真实可供性图之间的差异。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，IGANet在真实世界的机器人操作任务中取得了显著的性能提升。与现有方法相比，IGANet能够更准确地预测操作区域，并能更好地泛化到未见过的物体和语言指令。通过使用生成的数据进行训练，IGANet的性能得到了进一步提升，证明了数据增强流程的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要语言指令引导的机器人操作场景，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人、医疗辅助机器人等。通过理解人类的语言指令，机器人可以更准确、更灵活地完成各种操作任务，提高工作效率和服务质量，具有广阔的应用前景和实际价值。
📄 摘要（原文）
We study the task of language instruction-guided robotic manipulation, in which an embodied robot is supposed to manipulate the target objects based on the language instructions. In previous studies, the predicted manipulation regions of the target object typically do not change with specification from the language instructions, which means that the language perception and manipulation prediction are separate. However, in human behavioral patterns, the manipulation regions of the same object will change for different language instructions. In this paper, we propose Instruction-Guided Affordance Net (IGANet) for predicting affordance maps of instruction-guided robotic manipulation tasks by utilizing powerful priors from vision and language encoders pre-trained on large-scale datasets. We develop a Vison-Language-Models(VLMs)-based data augmentation pipeline, which can generate a large amount of data automatically for model training. Besides, with the help of Large-Language-Models(LLMs), actions can be effectively executed to finish the tasks defined by instructions. A series of real-world experiments revealed that our method can achieve better performance with generated data. Moreover, our model can generalize better to scenarios with unseen objects and language instructions.