GR-2: A Generative Video-Language-Action Model with Web-Scale Knowledge for Robot Manipulation

📄 arXiv: 2410.06158v1 📥 PDF

作者: Chi-Lam Cheang, Guangzeng Chen, Ya Jing, Tao Kong, Hang Li, Yifeng Li, Yuxiao Liu, Hongtao Wu, Jiafeng Xu, Yichu Yang, Hanbo Zhang, Minzhao Zhu

分类: cs.RO, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-10-08

备注: Tech Report. Authors are listed in alphabetical order. Project page: https://gr2-manipulation.github.io

💡 一句话要点

GR-2：基于Web规模知识的生成式视频-语言-动作模型，用于机器人操作

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 机器人操作 视频语言动作模型 大规模预训练 通用机器人代理 多任务学习

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作方法泛化性不足，难以适应复杂多变的环境和任务。
  2. GR-2通过大规模互联网视频预训练，学习世界动态，提升机器人对新环境和任务的适应能力。
  3. GR-2在100多个任务上达到97.7%的平均成功率，并展现出对未知场景的优秀泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了GR-2，一种先进的通用机器人代理，用于多功能和可泛化的机器人操作。GR-2首先在大量的互联网视频上进行预训练，以捕捉世界的动态。这种大规模的预训练，涉及3800万个视频片段和超过500亿个tokens，使GR-2能够在后续的策略学习中推广到广泛的机器人任务和环境。在此之后，GR-2使用机器人轨迹进行视频生成和动作预测的微调。它表现出令人印象深刻的多任务学习能力，在超过100个任务中实现了97.7%的平均成功率。此外，GR-2还展示了对新的、以前未见过的场景的卓越泛化能力，包括新的背景、环境、对象和任务。值得注意的是，GR-2可以有效地随着模型大小进行扩展，突显了其持续增长和应用的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人操作方法在面对新的环境、物体和任务时，泛化能力不足。主要痛点在于缺乏对真实世界动态的充分理解，导致策略学习难以适应复杂场景。因此，需要一种能够从大量数据中学习世界知识，并将其应用于机器人操作的模型。

核心思路：GR-2的核心思路是利用大规模互联网视频进行预训练，使模型能够学习到丰富的世界知识和动态信息。通过视频生成和动作预测的微调，将这些知识迁移到机器人操作任务中，从而提高模型的泛化能力和多任务学习能力。

技术框架：GR-2的整体框架包括三个主要阶段：1) 大规模互联网视频预训练：使用3800万个视频片段和超过500亿个tokens进行训练，学习世界动态。2) 视频生成和动作预测微调：使用机器人轨迹数据对模型进行微调，使其能够生成视频并预测动作。3) 策略学习：将预训练和微调后的模型应用于机器人操作任务，学习最优策略。

关键创新：GR-2的关键创新在于其利用大规模互联网视频进行预训练，从而使模型能够学习到丰富的世界知识。这种预训练方法能够显著提高模型在机器人操作任务中的泛化能力和多任务学习能力，使其能够适应新的环境、物体和任务。

关键设计：GR-2的关键设计包括：1) 使用Transformer架构作为模型的基础结构，以捕捉视频中的时序关系。2) 设计了视频生成和动作预测的损失函数，以指导模型的学习。3) 采用了数据增强技术，以提高模型的鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

GR-2在超过100个机器人操作任务中实现了97.7%的平均成功率，显著优于现有方法。此外，GR-2还展示了对新的、以前未见过的场景的卓越泛化能力，包括新的背景、环境、对象和任务。实验结果表明，GR-2能够有效地随着模型大小进行扩展，具有巨大的发展潜力。

🎯 应用场景

GR-2具有广泛的应用前景，可应用于智能制造、家庭服务、医疗康复等领域。例如，在智能制造中，GR-2可以用于自动化装配、质量检测等任务；在家庭服务中，可以用于辅助家务、照顾老人等；在医疗康复中，可以用于辅助病人进行康复训练。GR-2的成功将推动机器人技术的发展，使其能够更好地服务于人类社会。

📄 摘要（原文）

We present GR-2, a state-of-the-art generalist robot agent for versatile and generalizable robot manipulation. GR-2 is first pre-trained on a vast number of Internet videos to capture the dynamics of the world. This large-scale pre-training, involving 38 million video clips and over 50 billion tokens, equips GR-2 with the ability to generalize across a wide range of robotic tasks and environments during subsequent policy learning. Following this, GR-2 is fine-tuned for both video generation and action prediction using robot trajectories. It exhibits impressive multi-task learning capabilities, achieving an average success rate of 97.7% across more than 100 tasks. Moreover, GR-2 demonstrates exceptional generalization to new, previously unseen scenarios, including novel backgrounds, environments, objects, and tasks. Notably, GR-2 scales effectively with model size, underscoring its potential for continued growth and application. Project page: \url{https://gr2-manipulation.github.io}.