D-RMGPT: Robot-assisted collaborative tasks driven by large multimodal models

📄 arXiv: 2408.11761v1 📥 PDF

作者: M. Forlini, M. Babcinschi, G. Palmieri, P. Neto

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-08-21

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

D-RMGPT：基于多模态大模型的机器人辅助协作装配系统

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人机协作 机器人装配 多模态大模型 GPT-4V GPT-4 零样本学习 视觉感知 任务规划

📋 核心要点

  1. 现有的人机协作界面设计复杂，需要集成感知、任务控制等多个组件，且依赖大量训练数据，缺乏通用性和灵活性。
  2. D-RMGPT 利用大型多模态模型，通过视觉感知和语言规划，实现了无需标记和预训练的机器人辅助装配。
  3. 实验结果表明，D-RMGPT 在玩具飞机装配任务中，能够显著提高装配成功率并缩短操作员的装配时间。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Detection-Robot Management GPT (D-RMGPT) 的机器人辅助装配规划系统，该系统基于大型多模态模型 (LMM)，旨在帮助缺乏经验的操作员完成装配任务，无需任何标记或预训练。D-RMGPT 由 DetGPT-V 和 R-ManGPT 组成。DetGPT-V 基于 GPT-4V (vision)，通过对当前装配阶段的提示图像和待装配组件列表进行单次分析来感知周围环境，并通过分析组件的特征和装配要求来识别已装配的组件。R-ManGPT 基于 GPT-4，规划下一个要装配的组件，并生成机器人将组件交付给人类协同工作者的离散动作。在玩具飞机装配上的实验表明，D-RMGPT 使用灵活直观，装配成功率达到 83%，与手动流程相比，缺乏经验的操作员的装配时间减少了 33%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决人机协作装配任务中，现有方法依赖大量训练数据、缺乏通用性和灵活性的问题。现有方法通常需要定制化的解决方案，难以适应非结构化环境，并且对缺乏经验的操作员不友好。

核心思路：论文的核心思路是利用大型多模态模型（LMM）的强大感知和推理能力，构建一个无需预训练和标记的机器人辅助装配系统。通过视觉感知理解当前装配状态，并利用语言模型规划下一步动作，从而实现灵活、直观的人机协作。

技术框架：D-RMGPT 系统由两个主要模块组成：DetGPT-V 和 R-ManGPT。DetGPT-V 基于 GPT-4V，负责视觉感知，通过分析输入的图像和组件列表，识别已装配的组件。R-ManGPT 基于 GPT-4，负责任务规划，根据 DetGPT-V 的输出，规划下一个要装配的组件，并生成机器人执行的离散动作序列。整个流程是：输入图像和组件列表 -> DetGPT-V 分析 -> R-ManGPT 规划 -> 机器人执行动作 -> 更新图像和组件列表，循环直至装配完成。

关键创新：该论文的关键创新在于将大型多模态模型应用于机器人辅助装配任务，实现了无需预训练和标记的零样本学习能力。与传统的机器人装配方法相比，D-RMGPT 更加灵活、通用，能够适应不同的装配任务和环境。此外，利用 GPT-4V 和 GPT-4 的组合，实现了视觉感知和语言规划的有效协同。

关键设计：DetGPT-V 的关键设计在于如何有效地提示 GPT-4V，使其能够准确识别已装配的组件。R-ManGPT 的关键设计在于如何将装配任务分解为机器人可以执行的离散动作序列，并保证动作的合理性和安全性。论文中没有明确提及具体的参数设置、损失函数或网络结构等细节，这些可能是基于 GPT-4V 和 GPT-4 的默认配置或微调。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，D-RMGPT 在玩具飞机装配任务中取得了显著的性能提升。该系统实现了 83% 的装配成功率，并且与手动装配相比，缺乏经验的操作员的装配时间减少了 33%。这些结果表明，D-RMGPT 具有很高的实用价值，能够有效地辅助人类完成装配任务。

🎯 应用场景

D-RMGPT 有潜力应用于各种人机协作装配场景，例如电子产品组装、汽车零部件装配、航空航天设备装配等。该系统可以降低装配难度，提高装配效率，并减少对操作员经验的依赖。未来，D-RMGPT 可以进一步扩展到更复杂的装配任务，并与其他机器人技术（如力控、视觉伺服）相结合，实现更智能、更高效的人机协作。

📄 摘要（原文）

Collaborative robots are increasingly popular for assisting humans at work and daily tasks. However, designing and setting up interfaces for human-robot collaboration is challenging, requiring the integration of multiple components, from perception and robot task control to the hardware itself. Frequently, this leads to highly customized solutions that rely on large amounts of costly training data, diverging from the ideal of flexible and general interfaces that empower robots to perceive and adapt to unstructured environments where they can naturally collaborate with humans. To overcome these challenges, this paper presents the Detection-Robot Management GPT (D-RMGPT), a robot-assisted assembly planner based on Large Multimodal Models (LMM). This system can assist inexperienced operators in assembly tasks without requiring any markers or previous training. D-RMGPT is composed of DetGPT-V and R-ManGPT. DetGPT-V, based on GPT-4V(vision), perceives the surrounding environment through one-shot analysis of prompted images of the current assembly stage and the list of components to be assembled. It identifies which components have already been assembled by analysing their features and assembly requirements. R-ManGPT, based on GPT-4, plans the next component to be assembled and generates the robot's discrete actions to deliver it to the human co-worker. Experimental tests on assembling a toy aircraft demonstrated that D-RMGPT is flexible and intuitive to use, achieving an assembly success rate of 83% while reducing the assembly time for inexperienced operators by 33% compared to the manual process. http://robotics-and-ai.github.io/LMMmodels/