PIVOT-R: Primitive-Driven Waypoint-Aware World Model for Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2410.10394v2 📥 PDF

作者: Kaidong Zhang, Pengzhen Ren, Bingqian Lin, Junfan Lin, Shikui Ma, Hang Xu, Xiaodan Liang

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-10-14 (更新: 2024-10-16)

备注: Accepted to NeurIPS 2024

💡 一句话要点

PIVOT-R：面向机器人操作的原语驱动航点感知世界模型

🎯 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 世界模型 航点预测 原语动作 异步执行

📋 核心要点

  1. 现有语言引导的机器人操作模型容易记忆数据表面模式，缺乏对指令和底层动作之间关系的理解，泛化能力差。
  2. PIVOT-R通过原语驱动的航点预测，显式地建模了任务相关的中间状态，从而提升了模型的可解释性和泛化能力。
  3. 实验表明，PIVOT-R在SeaWave基准测试中显著提升了机器人操作的性能和效率，异步执行器AHE进一步提高了执行效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于机器人操作的PrIrmitive-driVen waypOinT-aware世界模型（PIVOT-R），旨在解决语言引导的机器人操作任务中，模型易于记忆数据表面模式而非学习可迁移知识的问题。PIVOT-R专注于预测任务相关的航点，包含一个航点感知世界模型（WAWM）和一个轻量级动作预测模块。WAWM执行原语动作解析和原语驱动的航点预测，而动作预测模块负责解码低级动作。此外，还设计了一个异步分层执行器（AHE），允许模型的不同模块使用不同的执行频率，从而减少计算冗余并提高执行效率。在SeaWave基准测试中，PIVOT-R优于最先进的开源模型，在四个级别的指令任务中平均相对提升了19.45%。与同步执行的PIVOT-R相比，使用AHE的PIVOT-R执行效率提高了28倍，性能仅下降2.9%。

🔬 方法详解

问题定义：语言引导的机器人操作任务旨在让机器人根据抽象的用户指令完成复杂的操控任务。现有方法通常直接拟合数据，忽略了指令和底层可执行动作之间的关系。这导致模型容易记忆数据的表面模式，而不是学习可迁移的知识，因此在动态环境变化中表现脆弱。

核心思路：PIVOT-R的核心思路是将复杂的机器人操作任务分解为一系列原语动作和关键航点。通过显式地预测这些航点，模型可以更好地理解任务的意图，并生成更鲁棒的动作序列。这种方法避免了直接从指令到动作的映射，从而提高了模型的泛化能力。

技术框架：PIVOT-R包含三个主要模块：航点感知世界模型（WAWM）、动作预测模块和异步分层执行器（AHE）。WAWM负责解析原语动作并预测原语驱动的航点。动作预测模块则根据预测的航点解码低级动作。AHE允许WAWM和动作预测模块以不同的频率执行，从而减少计算冗余。整体流程是：接收语言指令，WAWM预测航点，动作预测模块生成动作，AHE控制执行频率。

关键创新：PIVOT-R的关键创新在于原语驱动的航点预测和异步分层执行器。原语驱动的航点预测显式地建模了任务相关的中间状态，使得模型能够更好地理解任务意图。异步分层执行器则通过允许不同模块以不同的频率执行，显著提高了模型的执行效率。与现有方法相比，PIVOT-R更加关注任务的结构化理解和高效执行。

关键设计：WAWM的具体网络结构未知，但其核心功能是根据语言指令和环境状态预测关键航点。动作预测模块可能采用轻量级的神经网络结构，以保证执行效率。AHE的关键在于确定不同模块的执行频率，这可能需要根据任务的复杂度和模块的计算量进行调整。损失函数的设计可能包括航点预测损失和动作预测损失，以保证模型的准确性和鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PIVOT-R在SeaWave基准测试中优于最先进的开源模型，平均相对提升了19.45%。更重要的是，通过引入异步分层执行器（AHE），PIVOT-R的执行效率提高了28倍，而性能仅下降了2.9%。这些结果表明，PIVOT-R在性能和效率方面都取得了显著的提升。

🎯 应用场景

PIVOT-R可应用于各种语言引导的机器人操作场景，例如家庭服务机器人、工业自动化和医疗辅助机器人。该研究的实际价值在于提高了机器人操作的性能、效率和泛化能力，使其能够更好地适应动态环境和复杂任务。未来，PIVOT-R可以进一步扩展到更复杂的任务和更广泛的应用领域。

📄 摘要（原文）

Language-guided robotic manipulation is a challenging task that requires an embodied agent to follow abstract user instructions to accomplish various complex manipulation tasks. Previous work trivially fitting the data without revealing the relation between instruction and low-level executable actions, these models are prone to memorizing the surficial pattern of the data instead of acquiring the transferable knowledge, and thus are fragile to dynamic environment changes. To address this issue, we propose a PrIrmitive-driVen waypOinT-aware world model for Robotic manipulation (PIVOT-R) that focuses solely on the prediction of task-relevant waypoints. Specifically, PIVOT-R consists of a Waypoint-aware World Model (WAWM) and a lightweight action prediction module. The former performs primitive action parsing and primitive-driven waypoint prediction, while the latter focuses on decoding low-level actions. Additionally, we also design an asynchronous hierarchical executor (AHE), which can use different execution frequencies for different modules of the model, thereby helping the model reduce computational redundancy and improve model execution efficiency. Our PIVOT-R outperforms state-of-the-art (SoTA) open-source models on the SeaWave benchmark, achieving an average relative improvement of 19.45% across four levels of instruction tasks. Moreover, compared to the synchronously executed PIVOT-R, the execution efficiency of PIVOT-R with AHE is increased by 28-fold, with only a 2.9% drop in performance. These results provide compelling evidence that our PIVOT-R can significantly improve both the performance and efficiency of robotic manipulation.