Skills Made to Order: Efficient Acquisition of Robot Cooking Skills Guided by Multiple Forms of Internet Data
作者: Mrinal Verghese, Christopher Atkeson
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-09-23
备注: 6 pages, 5 figures
💡 一句话要点
利用多源互联网数据，高效获取机器人烹饪技能
🎯 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: 机器人技能学习 互联网数据 模板选择 大型语言模型 光流编码 烹饪机器人 视觉学习
📋 核心要点
- 现有方法难以从互联网数据中获取机器人操作技能，主要挑战在于缺乏接触力等物理信息的有效建模。
- 该论文提出利用互联网数据和预训练模型，从预定义的机器人行为模板中进行选择，而非直接生成低级控制指令。
- 实验结果表明，大型语言模型和光流编码器在模板选择方面表现出色，结合多种数据源可显著提升技能学习的成功率。
📝 摘要（中文）
本研究探索了利用各种互联网数据源，在一组模板机器人行为中进行选择，以执行特定技能的效用。由于缺乏物理信息（如接触的存在、位置、面积和力），从互联网数据源学习涉及工具使用的、富含接触的技能通常具有挑战性。以往的研究通常使用互联网数据和基于这些数据训练的基础模型来生成低级机器人行为。我们假设，这些数据和模型可能更适合于选择一组基本的机器人行为来执行这些富含接触的技能。我们探索了三种模板选择方法：查询大型语言模型（LLM），将机器人执行的视频与检索到的人类视频进行比较（使用来自预训练视频编码器的特征，该编码器在先前的工作中很常见），以及使用从互联网数据训练的光流编码器的特征执行相同的比较。我们的结果表明，尽管缺乏视觉信息，LLM作为模板选择器却出人意料地有效，光流编码的性能明显优于使用多一个数量级的数据训练的视频编码器，并且各种形式的互联网数据之间存在重要的协同作用，可用于模板选择。通过利用这些协同作用，我们创建了一个使用多种形式的互联网数据的模板选择器，在涉及工具使用的16种不同烹饪技能中，成功率达到了79%。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何高效地让机器人掌握涉及工具使用的烹饪技能。现有方法主要依赖于从互联网数据中学习低级机器人行为，但由于互联网数据缺乏精确的物理交互信息（如接触力、位置等），导致学习效果不佳，难以泛化到实际的机器人操作中。
核心思路：论文的核心思路是将技能学习分解为两个阶段：首先，预定义一组基本的机器人行为模板；然后，利用互联网数据（包括文本、视频和光流信息）来选择合适的模板，从而完成特定的烹饪任务。这种方法避免了直接从互联网数据中学习复杂的低级控制策略，降低了学习难度。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 机器人行为模板库：包含一系列预定义的机器人动作，如抓取、放置、搅拌等。2) 数据收集与处理：从互联网上收集烹饪相关的文本和视频数据，并提取光流信息。3) 模板选择器：利用大型语言模型（LLM）、视频编码器和光流编码器，根据输入的需求和场景，从模板库中选择合适的动作序列。4) 机器人执行：将选择的动作序列转化为机器人的控制指令，并执行相应的操作。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一种基于模板选择的机器人技能学习框架，降低了学习难度。2) 探索了多种互联网数据源（文本、视频、光流）在模板选择中的作用，并发现LLM和光流编码器具有出色的性能。3) 提出了结合多种数据源的模板选择方法，进一步提升了技能学习的成功率。
关键设计：在模板选择器中，论文使用了三种不同的方法：1) 基于LLM的模板选择：将任务描述输入LLM，让LLM选择合适的模板。2) 基于视频编码器的模板选择：将机器人执行的视频与从互联网上检索到的相关视频进行比较，选择相似度最高的模板。3) 基于光流编码器的模板选择：使用光流编码器提取视频中的运动信息，并进行相似度比较。论文还探索了不同的融合策略，将这三种方法的输出进行组合，以获得更好的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，基于多种互联网数据的模板选择器在16种不同的烹饪技能中取得了79%的成功率。光流编码器的性能明显优于使用更多数据训练的视频编码器，并且LLM在模板选择中表现出令人惊讶的能力。通过结合多种数据源，可以显著提升技能学习的性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动化烹饪、家庭服务机器人等领域。通过利用互联网数据，机器人可以快速学习各种烹饪技能，并根据用户的需求进行个性化定制。此外，该方法还可以推广到其他涉及工具使用的机器人操作任务中，例如装配、维修等，具有广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
This study explores the utility of various internet data sources to select among a set of template robot behaviors to perform skills. Learning contact-rich skills involving tool use from internet data sources has typically been challenging due to the lack of physical information such as contact existence, location, areas, and force in this data. Prior works have generally used internet data and foundation models trained on this data to generate low-level robot behavior. We hypothesize that these data and models may be better suited to selecting among a set of basic robot behaviors to perform these contact-rich skills. We explore three methods of template selection: querying large language models, comparing video of robot execution to retrieved human video using features from a pretrained video encoder common in prior work, and performing the same comparison using features from an optic flow encoder trained on internet data. Our results show that LLMs are surprisingly capable template selectors despite their lack of visual information, optical flow encoding significantly outperforms video encoders trained with an order of magnitude more data, and important synergies exist between various forms of internet data for template selection. By exploiting these synergies, we create a template selector using multiple forms of internet data that achieves a 79\% success rate on a set of 16 different cooking skills involving tool-use.