Automating Robot Failure Recovery Using Vision-Language Models With Optimized Prompts
作者: Hongyi Chen, Yunchao Yao, Ruixuan Liu, Changliu Liu, Jeffrey Ichnowski
分类: cs.RO
发布日期: 2024-09-06
💡 一句话要点
利用优化提示的视觉-语言模型实现机器人故障自动恢复
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人故障恢复 视觉-语言模型 提示优化 空间推理 机器人控制
📋 核心要点
- 现有机器人自主性受限于预设操作环境，面对真实世界的不确定性时，故障恢复能力不足，传统方法依赖人工或穷举策略。
- 该论文提出通过优化视觉和文本提示，增强视觉-语言模型(VLM)的空间推理能力，使其能作为黑盒控制器进行故障恢复。
- 实验结果表明，优化的提示策略在运动级位置校正和任务级故障恢复方面均显著优于现有方法，准确率和成功率均有提升。
📝 摘要（中文）
当前机器人自主性难以超越预设的操作设计域(ODD)，而现实世界充满不确定性，可能导致故障。自动恢复仍然是一个重大挑战。传统方法通常依赖人工干预或详尽列举故障情况并为每种情况设计特定的恢复策略，这两种方法都非常耗费人力。基础视觉-语言模型(VLMs)表现出卓越的常识泛化和推理能力，具有更广泛的潜在ODD。然而，在应用于机器人控制和运动级错误恢复时，空间推理的局限性仍然是许多VLMs面临的常见挑战。本文研究了如何优化视觉和文本提示来增强VLMs的空间推理能力，使其能够有效地作为黑盒控制器，用于运动级位置校正和任务级未知故障的恢复。具体而言，优化包括识别视觉提示中的关键视觉元素，在文本提示中突出这些元素以进行查询，以及分解故障检测和控制生成的推理过程。实验表明，提示优化在校正运动级位置误差方面显著优于预训练的视觉-语言-动作模型，并且与未优化的VLMs相比，准确率提高了65.78%。此外，对于任务级故障，优化的提示使VLMs在检测故障、分析问题和生成恢复计划方面的成功率分别提高了5.8%、5.8%和7.5%。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人自主性在面对未知故障时恢复能力不足的问题。现有方法，如人工干预或穷举故障模式并设计恢复策略，都存在耗时耗力的问题。此外，即使是强大的视觉-语言模型(VLM)，在应用于机器人控制和运动级错误恢复时，也常常因为空间推理能力的不足而表现不佳。
核心思路：论文的核心思路是通过优化视觉和文本提示，来提升VLM的空间推理能力，从而使VLM能够更好地理解机器人所处的环境，并生成有效的恢复策略。这种方法将VLM视为一个黑盒控制器，无需修改VLM的内部结构，而是通过精心设计的输入来引导其输出。
技术框架：整体框架包含故障检测、问题分析和恢复计划生成三个主要阶段。首先，通过视觉提示（例如，机器人摄像头拍摄的图像）和文本提示（例如，对当前任务的描述）输入VLM，使其检测是否存在故障。如果检测到故障，VLM会进一步分析故障的原因。最后，VLM基于对故障的理解，生成相应的恢复计划。关键在于提示的优化，包括识别关键视觉元素，并在文本提示中突出这些元素。
关键创新：最重要的创新点在于提示优化策略。传统方法通常直接将图像和文本输入VLM，而该论文提出通过识别图像中的关键视觉元素，并在文本提示中强调这些元素，来引导VLM关注重要的空间信息。此外，论文还提出分解推理过程，将复杂的恢复任务分解为故障检测、问题分析和恢复计划生成等多个步骤，从而降低了VLM的推理难度。
关键设计：论文的关键设计包括：(1)视觉提示的关键元素识别方法，具体方法未知；(2)文本提示的构建策略，如何有效地突出关键视觉元素，具体方法未知；(3)推理过程的分解方式，如何将复杂的恢复任务分解为更小的、易于处理的子任务，具体方法未知。这些设计细节对于提升VLM的性能至关重要，但论文摘要中并未详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，优化的提示策略在运动级位置校正方面显著优于预训练的视觉-语言-动作模型，准确率提高了65.78%。在乐高积木组装任务中，优化的提示使VLMs在检测故障、分析问题和生成恢复计划方面的成功率分别提高了5.8%、5.8%和7.5%。这些数据表明，该方法在提升机器人故障恢复能力方面具有显著效果。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要机器人自主操作的场景，例如工业自动化、家庭服务机器人、医疗机器人等。通过提升机器人对未知故障的恢复能力，可以减少人工干预，提高生产效率和服务质量。未来，该技术有望使机器人能够在更加复杂和不确定的环境中安全可靠地工作。
📄 摘要（原文）
Current robot autonomy struggles to operate beyond the assumed Operational Design Domain (ODD), the specific set of conditions and environments in which the system is designed to function, while the real-world is rife with uncertainties that may lead to failures. Automating recovery remains a significant challenge. Traditional methods often rely on human intervention to manually address failures or require exhaustive enumeration of failure cases and the design of specific recovery policies for each scenario, both of which are labor-intensive. Foundational Vision-Language Models (VLMs), which demonstrate remarkable common-sense generalization and reasoning capabilities, have broader, potentially unbounded ODDs. However, limitations in spatial reasoning continue to be a common challenge for many VLMs when applied to robot control and motion-level error recovery. In this paper, we investigate how optimizing visual and text prompts can enhance the spatial reasoning of VLMs, enabling them to function effectively as black-box controllers for both motion-level position correction and task-level recovery from unknown failures. Specifically, the optimizations include identifying key visual elements in visual prompts, highlighting these elements in text prompts for querying, and decomposing the reasoning process for failure detection and control generation. In experiments, prompt optimizations significantly outperform pre-trained Vision-Language-Action Models in correcting motion-level position errors and improve accuracy by 65.78% compared to VLMs with unoptimized prompts. Additionally, for task-level failures, optimized prompts enhanced the success rate by 5.8%, 5.8%, and 7.5% in VLMs' abilities to detect failures, analyze issues, and generate recovery plans, respectively, across a wide range of unknown errors in Lego assembly.