Robi Butler: Multimodal Remote Interaction with a Household Robot Assistant
作者: Anxing Xiao, Nuwan Janaka, Tianrun Hu, Anshul Gupta, Kaixin Li, Cunjun Yu, David Hsu
分类: cs.RO, cs.AI, cs.HC
发布日期: 2024-09-30 (更新: 2025-03-10)
备注: Accepted to ICRA 2025
💡 一句话要点
Robi Butler：基于多模态交互的家庭服务机器人远程助手
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 家庭服务机器人 多模态交互 远程控制 大型语言模型 视觉-语言模型
📋 核心要点
- 现有家庭服务机器人远程交互方式单一，难以理解复杂指令，Robi Butler旨在解决这一问题。
- Robi Butler利用大型语言模型解释多模态指令，生成多步骤行动计划，实现更自然的人机交互。
- 实验表明，Robi Butler能够有效执行复杂用户命令，用户研究也验证了多模态交互对用户体验的积极影响。
📝 摘要（中文）
本文介绍了一种新型家庭服务机器人助手Robi Butler，它支持无缝的多模态远程交互。用户可以通过第一人称视角监控机器人环境，发出语音或文本命令，并通过手势指定目标对象。Robi Butler的核心是一个由大型语言模型（LLM）驱动的高级行为模块，该模块解释多模态指令以生成多步骤行动计划。每个计划都包含由视觉-语言模型支持的开放词汇原语，使机器人能够处理文本和手势输入。Zoom提供了一个方便的界面来实现人与机器人之间的远程交互。这些组件的集成使Robi Butler能够在真实家庭环境中以零样本方式理解远程多模态指令。我们在各种家庭任务上评估了该系统，证明了其执行具有多模态输入复杂用户命令的能力。我们还进行了一项用户研究，以检验多模态交互如何影响远程人机交互中的用户体验。这些结果表明，随着机器人基础模型的进步，我们正越来越接近远程家庭机器人助手的现实。
🔬 方法详解
问题定义：现有家庭服务机器人远程交互方式通常依赖于单一的语音或文本指令，难以处理用户复杂的意图表达，尤其是在需要精确定位和操作物体时。现有方法缺乏对多模态信息的有效融合和理解，导致交互效率低下和用户体验不佳。
核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）作为高级行为模块，将用户的语音、文本和手势等多模态输入进行融合和理解，生成可执行的多步骤行动计划。通过视觉-语言模型支持的开放词汇原语，机器人能够将抽象的指令与现实环境中的具体物体关联起来，从而实现更自然和高效的远程交互。
技术框架：Robi Butler的整体架构包含以下主要模块：1) 多模态输入模块：负责接收用户的语音、文本和手势输入；2) 高级行为模块：由LLM驱动，负责解析多模态输入，生成多步骤行动计划；3) 视觉-语言模型模块：支持开放词汇原语，将行动计划中的指令与环境中的物体关联；4) 机器人控制模块：执行行动计划，控制机器人完成任务；5) 远程交互界面：使用Zoom提供远程交互界面，方便用户监控和控制机器人。
关键创新：Robi Butler的关键创新在于其多模态指令理解和行动规划能力。通过LLM，系统能够理解用户复杂的意图，并将其转化为可执行的行动计划。同时，视觉-语言模型的应用使得机器人能够以零样本的方式理解和操作环境中的物体，无需预先训练。这种多模态融合和零样本学习的能力是现有方法所不具备的。
关键设计：Robi Butler的关键设计包括：1) LLM的选择和微调：选择合适的LLM，并针对家庭服务任务进行微调，以提高其指令理解和行动规划能力；2) 视觉-语言模型的选择和集成：选择能够支持开放词汇原语的视觉-语言模型，并将其与LLM进行有效集成，实现多模态信息的融合；3) 远程交互界面的设计：设计直观易用的远程交互界面，方便用户监控和控制机器人。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Robi Butler能够成功执行各种家庭任务，例如“把苹果从桌子上拿到冰箱里”。用户研究表明，与传统的单模态交互方式相比，多模态交互显著提高了用户体验，用户对机器人的控制感和满意度更高。具体性能数据未知，但用户反馈表明系统具有良好的可用性和实用性。
🎯 应用场景
Robi Butler具有广泛的应用前景，可应用于远程家庭服务、老年人照护、残疾人辅助等领域。通过远程控制，用户可以指挥机器人完成家务、取送物品、进行安全巡逻等任务，提高生活质量。未来，随着机器人技术的不断发展，Robi Butler有望成为家庭生活中不可或缺的智能助手。
📄 摘要（原文）
Imagine a future when we can Zoom-call a robot to manage household chores remotely. This work takes one step in this direction. Robi Butler is a new household robot assistant that enables seamless multimodal remote interaction. It allows the human user to monitor its environment from a first-person view, issue voice or text commands, and specify target objects through hand-pointing gestures. At its core, a high-level behavior module, powered by Large Language Models (LLMs), interprets multimodal instructions to generate multistep action plans. Each plan consists of open-vocabulary primitives supported by vision-language models, enabling the robot to process both textual and gestural inputs. Zoom provides a convenient interface to implement remote interactions between the human and the robot. The integration of these components allows Robi Butler to ground remote multimodal instructions in real-world home environments in a zero-shot manner. We evaluated the system on various household tasks, demonstrating its ability to execute complex user commands with multimodal inputs. We also conducted a user study to examine how multimodal interaction influences user experiences in remote human-robot interaction. These results suggest that with the advances in robot foundation models, we are moving closer to the reality of remote household robot assistants.