A Dual Process VLA: Efficient Robotic Manipulation Leveraging VLM

📄 arXiv: 2410.15549v1 📥 PDF

作者: ByungOk Han, Jaehong Kim, Jinhyeok Jang

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2024-10-21

备注: 10 page

💡 一句话要点

提出双过程VLA框架，利用VLM高效实现机器人操作

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人操作 视觉语言动作模型 双过程模型 实时控制 分层架构

📋 核心要点

  1. 现有VLA模型计算量大，难以实现机器人操作的实时性。
  2. DP-VLA采用双过程架构，L-Sys2负责推理决策，S-Sys1负责实时控制。
  3. 实验表明，DP-VLA在推理速度和任务成功率上均优于现有方法。

📝 摘要（中文）

视觉-语言-动作（VLA）模型因其能够通过整合视觉上下文和语言指令来使机器人执行复杂任务而受到越来越多的关注。然而，由于现有模型的高计算需求，实现高效的实时性能仍然具有挑战性。为了克服这个问题，我们提出了双过程VLA（DP-VLA），这是一个受双过程理论启发的层次框架。DP-VLA利用大型系统2模型（L-Sys2）进行复杂的推理和决策，而小型系统1模型（S-Sys1）处理实时电机控制和感觉处理。通过利用视觉-语言模型（VLM），L-Sys2以低频率运行，从而降低了计算开销，而S-Sys1确保了快速而准确的任务执行。在RoboCasa数据集上的实验结果表明，DP-VLA实现了更快的推理速度和更高的任务成功率，为高级机器人应用提供了一个可扩展的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作中，现有视觉-语言-动作（VLA）模型计算复杂度高，难以实现实时控制的问题。现有方法通常需要大量的计算资源，限制了其在实际机器人应用中的部署。

核心思路：论文的核心思路是借鉴人类的双过程认知理论，将复杂的任务分解为两个层次：一个负责高层次的推理和决策（L-Sys2），另一个负责低层次的实时控制和感知（S-Sys1）。通过这种分层结构，可以降低整体的计算负担，提高系统的响应速度。

技术框架：DP-VLA框架包含两个主要模块：L-Sys2和S-Sys1。L-Sys2是一个基于视觉-语言模型（VLM）的大型模型，负责接收用户的语言指令和视觉输入，进行高层次的推理和决策，生成任务规划。S-Sys1是一个小型模型，负责接收L-Sys2的任务规划和当前的传感器数据，进行实时的电机控制和感知处理，执行具体的动作。两个模块协同工作，完成整个机器人操作任务。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了双过程的VLA架构，将复杂的机器人操作任务分解为高层次的推理和低层次的控制两个部分，并分别使用不同的模型进行处理。这种分层结构可以有效地降低计算复杂度，提高系统的实时性。此外，利用VLM作为L-Sys2，可以更好地理解用户的语言指令和视觉输入。

关键设计：L-Sys2使用预训练的VLM模型，并通过微调来适应特定的机器人操作任务。S-Sys1可以使用传统的控制算法或小型神经网络。L-Sys2以较低的频率运行，例如每秒一次，而S-Sys1以较高的频率运行，例如每秒30次。L-Sys2的输出作为S-Sys1的输入，指导S-Sys1的动作执行。具体的损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DP-VLA在RoboCasa数据集上实现了更快的推理速度和更高的任务成功率。具体而言，DP-VLA在推理速度上比现有方法提高了XX%（具体数值未知），在任务成功率上提高了YY%（具体数值未知）。这些结果表明，DP-VLA是一种有效的机器人操作解决方案。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人操作场景，例如家庭服务机器人、工业机器人、医疗机器人等。通过提高机器人的操作效率和实时性，可以使其更好地完成各种复杂任务，例如物品抓取、装配、清洁等。该研究还有助于推动人机协作的发展，使机器人能够更好地理解人类的指令，并与人类协同工作。

📄 摘要（原文）

Vision-Language-Action (VLA) models are receiving increasing attention for their ability to enable robots to perform complex tasks by integrating visual context with linguistic commands. However, achieving efficient real-time performance remains challenging due to the high computational demands of existing models. To overcome this, we propose Dual Process VLA (DP-VLA), a hierarchical framework inspired by dual-process theory. DP-VLA utilizes a Large System 2 Model (L-Sys2) for complex reasoning and decision-making, while a Small System 1 Model (S-Sys1) handles real-time motor control and sensory processing. By leveraging Vision-Language Models (VLMs), the L-Sys2 operates at low frequencies, reducing computational overhead, while the S-Sys1 ensures fast and accurate task execution. Experimental results on the RoboCasa dataset demonstrate that DP-VLA achieves faster inference and higher task success rates, providing a scalable solution for advanced robotic applications.