KALIE: Fine-Tuning Vision-Language Models for Open-World Manipulation without Robot Data

📄 arXiv: 2409.14066v1 📥 PDF

作者: Grace Tang, Swetha Rajkumar, Yifei Zhou, Homer Rich Walke, Sergey Levine, Kuan Fang

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-09-21

备注: 8 pages, 7 figures

💡 一句话要点

KALIE：无需机器人数据，微调视觉-语言模型用于开放世界操作

🎯 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) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)

关键词: 机器人操作 视觉-语言模型 可供性学习 数据合成 开放世界 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作方法依赖大量真实机器人数据，成本高昂且泛化性差，难以应对开放世界的新物体。
  2. KALIE通过可供性学习，将视觉-语言模型与机器人控制相结合，利用人类标注的2D图像进行训练，避免了机器人数据依赖。
  3. KALIE使用可供性感知的数据合成流程，仅需少量人工标注数据即可生成大量高质量训练数据，提升了模型性能。

📝 摘要（中文）

构建通用机器人系统需要在开放世界环境中赋予机器人处理新颖对象的能力。受大型预训练模型进展的启发，我们提出了基于想象环境的关键点可供性学习（KALIE），它以可扩展的方式调整预训练的视觉-语言模型（VLM）用于机器人控制。KALIE不直接生成电机命令，而是通过预测基于自然语言指令和场景视觉观察的点式可供性表示来控制机器人。VLM在由人类标记可供性的2D图像上进行训练，无需在机器人系统上收集训练数据。通过可供性感知的数据合成流程，KALIE基于人类手动收集的有限示例数据自动创建大量高质量的训练数据。我们证明，KALIE仅需50个示例数据点，即可学习稳健地解决具有未见对象的新操作任务。与使用预训练VLM的基线相比，我们的方法始终能获得卓越的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作领域中，机器人难以泛化到新物体和新任务的问题。现有的方法通常需要大量的真实机器人数据进行训练，这不仅成本高昂，而且训练出的模型往往只能在特定的环境中表现良好，难以适应开放世界中各种各样的物体和任务。

核心思路：KALIE的核心思路是利用视觉-语言模型（VLM）的强大表征能力，并通过可供性学习将自然语言指令与机器人的动作联系起来。通过预测基于关键点的可供性表示，机器人可以理解不同物体在不同任务下的操作方式，从而实现对新物体的操作。

技术框架：KALIE的整体框架包括以下几个主要模块：1) 数据收集模块：人工标注少量2D图像，标注图像中物体的关键点以及与这些关键点相关的可供性信息；2) 数据合成模块：利用可供性感知的数据合成流程，基于少量人工标注数据生成大量高质量的训练数据；3) 模型训练模块：使用合成的数据对预训练的视觉-语言模型进行微调，使其能够根据自然语言指令和视觉输入预测可供性表示；4) 机器人控制模块：根据模型预测的可供性表示，控制机器人执行相应的动作。

关键创新：KALIE最重要的技术创新在于其可供性感知的数据合成流程。该流程能够自动生成大量高质量的训练数据，从而避免了对大量真实机器人数据的依赖。此外，KALIE通过预测基于关键点的可供性表示，将自然语言指令与机器人的动作联系起来，使得机器人能够理解不同物体在不同任务下的操作方式。

关键设计：KALIE的关键设计包括：1) 使用预训练的视觉-语言模型作为基础模型，利用其强大的表征能力；2) 设计可供性感知的数据合成流程，自动生成大量高质量的训练数据；3) 定义基于关键点的可供性表示，将自然语言指令与机器人的动作联系起来；4) 使用合适的损失函数，例如交叉熵损失函数，来训练模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

KALIE在新的操作任务中，仅使用50个示例数据点，即可学习稳健地解决具有未见对象的操作任务。与使用预训练VLM的基线相比，KALIE方法始终能获得卓越的性能，表明了其在开放世界机器人操作中的有效性。具体性能数据未知，但摘要强调了“superior performance”。

🎯 应用场景

KALIE技术可应用于各种机器人操作任务，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人和医疗机器人。该技术可以使机器人能够处理各种各样的新物体和新任务，从而提高机器人的通用性和智能化水平。未来，KALIE有望推动机器人技术在更多领域的应用，例如智能家居、智能制造和智慧医疗。

📄 摘要（原文）

Building generalist robotic systems involves effectively endowing robots with the capabilities to handle novel objects in an open-world setting. Inspired by the advances of large pre-trained models, we propose Keypoint Affordance Learning from Imagined Environments (KALIE), which adapts pre-trained Vision Language Models (VLMs) for robotic control in a scalable manner. Instead of directly producing motor commands, KALIE controls the robot by predicting point-based affordance representations based on natural language instructions and visual observations of the scene. The VLM is trained on 2D images with affordances labeled by humans, bypassing the need for training data collected on robotic systems. Through an affordance-aware data synthesis pipeline, KALIE automatically creates massive high-quality training data based on limited example data manually collected by humans. We demonstrate that KALIE can learn to robustly solve new manipulation tasks with unseen objects given only 50 example data points. Compared to baselines using pre-trained VLMs, our approach consistently achieves superior performance.