EMPOWER: Embodied Multi-role Open-vocabulary Planning with Online Grounding and Execution
作者: Francesco Argenziano, Michele Brienza, Vincenzo Suriani, Daniele Nardi, Domenico D. Bloisi
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2024-08-30 (更新: 2024-10-22)
备注: Accepted at IROS 2024
💡 一句话要点
EMPOWER：具身多角色开放词汇规划，支持在线理解与执行
🎯 匹配领域: 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: 具身智能 任务规划 开放词汇 在线理解 机器人 多角色 预训练模型
📋 核心要点
- 现有机器人任务规划方法难以有效识别可执行步骤序列，缺乏高层动作到低层命令的映射，且计算开销大。
- EMPOWER框架利用预训练基础模型和多角色机制，实现了开放词汇场景下的在线理解、规划与执行。
- 实验结果表明，EMPOWER在真实场景中表现出色，使用TIAGo机器人时，平均成功率达到0.73。
📝 摘要（中文）
本文提出EMPOWER框架，旨在解决真实场景中机器人任务规划所面临的挑战。这些挑战主要源于三个方面：难以识别实现目标的可执行步骤序列；缺乏高层动作与底层命令之间的标准化映射；以及机器人硬件资源有限导致计算开销过高。EMPOWER框架利用高效的预训练基础模型和多角色机制，显著提升了具身智能体的理解、规划和执行能力。定量结果表明，该方法在六个不同的真实场景中使用TIAGo机器人时，平均成功率达到0.73，验证了其有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决真实场景下机器人任务规划中的三个核心问题：一是如何识别并执行完成任务的步骤序列；二是高层动作指令如何映射到机器人可执行的底层控制命令；三是如何在机器人有限的计算资源下，降低计算开销，实现高效规划和执行。现有方法通常难以同时兼顾这三个方面，尤其是在开放词汇和复杂环境中，泛化能力不足。
核心思路：EMPOWER的核心思路是利用预训练的foundation模型，赋予机器人理解开放词汇指令和环境的能力，并采用多角色机制，将任务分解为不同的子任务，分配给不同的“角色”处理，从而降低单个模块的复杂度，提高整体效率和鲁棒性。通过在线理解和规划，机器人可以根据当前环境动态调整执行策略。
技术框架：EMPOWER框架包含以下主要模块：1) 感知模块：利用视觉和语言模型理解环境和用户指令；2) 规划模块：基于理解的结果，生成任务执行的步骤序列；3) 执行模块：将高层动作指令转化为底层控制命令，驱动机器人执行；4) 多角色协调模块：负责将任务分配给不同的角色，并协调它们之间的协作。整个流程是在线进行的，即机器人可以在执行过程中不断感知环境变化，并动态调整规划。
关键创新：EMPOWER的关键创新在于其多角色机制和在线理解与规划能力。多角色机制将复杂的任务分解为多个简单的子任务，降低了单个模块的复杂度，提高了整体效率和鲁棒性。在线理解与规划能力使得机器人可以根据当前环境动态调整执行策略，提高了适应性。此外，利用预训练的foundation模型，使得机器人具备了处理开放词汇指令的能力。
关键设计：论文中未明确给出关键参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。但可以推断，预训练foundation模型的选择和微调策略，以及多角色之间的通信和协调机制，是影响EMPOWER性能的关键设计因素。具体实现细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
EMPOWER框架在六个不同的真实场景中使用TIAGo机器人进行了实验，结果表明其平均成功率达到0.73。这一结果表明，EMPOWER在具身智能体的理解、规划和执行方面具有显著优势。虽然论文没有明确给出与具体基线的对比数据，但0.73的成功率已经表明了该方法在复杂环境下的有效性。
🎯 应用场景
EMPOWER框架具有广泛的应用前景，可应用于家庭服务机器人、工业自动化、医疗辅助等领域。该研究有助于提升机器人在复杂、动态环境中的自主性和适应性，使其能够更好地理解人类指令并完成各种任务。未来，EMPOWER有望推动机器人技术在实际生活中的广泛应用，提高生产效率和服务质量。
📄 摘要（原文）
Task planning for robots in real-life settings presents significant challenges. These challenges stem from three primary issues: the difficulty in identifying grounded sequences of steps to achieve a goal; the lack of a standardized mapping between high-level actions and low-level commands; and the challenge of maintaining low computational overhead given the limited resources of robotic hardware. We introduce EMPOWER, a framework designed for open-vocabulary online grounding and planning for embodied agents aimed at addressing these issues. By leveraging efficient pre-trained foundation models and a multi-role mechanism, EMPOWER demonstrates notable improvements in grounded planning and execution. Quantitative results highlight the effectiveness of our approach, achieving an average success rate of 0.73 across six different real-life scenarios using a TIAGo robot.