Know Where You're Uncertain When Planning with Multimodal Foundation Models: A Formal Framework
作者: Neel P. Bhatt, Yunhao Yang, Rohan Siva, Daniel Milan, Ufuk Topcu, Zhangyang Wang
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG
发布日期: 2024-11-03 (更新: 2025-04-17)
备注: Fine-tuned models, code, and datasets are available at https://uncertainty-in-planning.github.io/
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出不确定性解耦框架，提升多模态模型在机器人规划中的可靠性。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人规划 多模态学习 不确定性量化 不确定性解耦 形式化验证 主动感知 模型微调
📋 核心要点
- 现有方法在机器人规划中难以有效处理感知和决策过程中的不确定性，导致任务可靠性不足。
- 论文提出不确定性解耦框架，分离并量化感知和决策不确定性，并设计针对性干预机制。
- 实验表明，该框架能显著降低规划结果的可变性，并提高机器人任务的成功率。
📝 摘要（中文）
多模态基础模型通过处理感知输入生成可执行的规划，为机器人感知和规划提供了一个有前景的框架。然而，解决感知（感觉解释）和决策（规划生成）中的不确定性仍然是确保任务可靠性的关键挑战。本文提出了一个全面的框架来解耦、量化和减轻这两种形式的不确定性。首先，引入一个不确定性解耦框架，分离视觉理解的局限性导致的感知不确定性和与生成规划的鲁棒性相关的决策不确定性。为了量化每种类型的不确定性，提出了针对感知和决策独特属性的方法：使用共形预测来校准感知不确定性，并引入形式化方法驱动的预测（FMDP）来量化决策不确定性，利用形式化验证技术来获得理论保证。在此量化的基础上，实现了两种有针对性的干预机制：一种主动感知过程，动态地重新观察高不确定性场景以提高视觉输入质量；以及一种自动细化程序，在高度确定性数据上微调模型，提高其满足任务规范的能力。在真实和模拟机器人任务中的经验验证表明，与基线相比，不确定性解耦框架可将可变性降低高达 40%，并将任务成功率提高 5%。这些改进归因于两种干预措施的综合作用，并突出了不确定性解耦的重要性，这有助于有针对性的干预，从而增强自主系统的鲁棒性和可靠性。微调后的模型、代码和数据集可在 https://uncertainty-in-planning.github.io/ 上找到。
🔬 方法详解
问题定义：现有的多模态基础模型在机器人规划中，难以有效区分和处理感知过程（例如视觉理解）和决策过程（例如规划生成）中的不确定性。这种不确定性会导致规划结果不稳定，任务成功率降低。现有方法通常将这两种不确定性混为一谈，缺乏针对性的处理策略。
核心思路：论文的核心思路是将感知不确定性和决策不确定性进行解耦，分别进行量化和处理。通过解耦，可以更清晰地了解不确定性的来源，从而设计更有效的干预措施。针对感知不确定性，采用主动感知策略，重新观察高不确定性区域；针对决策不确定性，采用模型微调策略，提升模型在特定任务上的性能。
技术框架：整体框架包含三个主要阶段：1) 不确定性解耦：将感知不确定性和决策不确定性分离。2) 不确定性量化：使用共形预测量化感知不确定性，使用形式化方法驱动的预测（FMDP）量化决策不确定性。3) 不确定性缓解：通过主动感知和模型微调两种干预机制，降低不确定性对规划结果的影响。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一个完整的不确定性解耦框架，并针对感知和决策过程分别设计了量化和缓解方法。FMDP 方法利用形式化验证技术来量化决策不确定性，为规划的鲁棒性提供了理论保证。主动感知策略和模型微调策略能够针对性地降低不同类型的不确定性。
关键设计：在感知不确定性量化方面，使用了共形预测方法，通过校准模型输出的置信度来估计不确定性。在决策不确定性量化方面，FMDP 方法利用形式化验证技术，验证规划是否满足任务规范，从而量化规划的鲁棒性。主动感知策略根据感知不确定性的大小，动态调整观测角度和频率。模型微调策略使用高置信度的数据，对模型进行微调，提高其在特定任务上的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该不确定性解耦框架能够显著降低规划结果的可变性，最高可达 40%。同时，任务成功率也提高了 5%。这些提升归功于主动感知和模型微调两种干预机制的协同作用。实验结果验证了不确定性解耦框架的有效性，并表明针对性干预措施能够显著提高机器人规划的鲁棒性和可靠性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要高可靠性的机器人规划任务，例如自动驾驶、工业自动化、医疗机器人等。通过降低不确定性，可以提高机器人在复杂环境中的适应性和安全性，使其能够更可靠地完成任务。未来，该框架可以扩展到更广泛的多模态任务中，例如人机协作、智能家居等。
📄 摘要（原文）
Multimodal foundation models offer a promising framework for robotic perception and planning by processing sensory inputs to generate actionable plans. However, addressing uncertainty in both perception (sensory interpretation) and decision-making (plan generation) remains a critical challenge for ensuring task reliability. We present a comprehensive framework to disentangle, quantify, and mitigate these two forms of uncertainty. We first introduce a framework for uncertainty disentanglement, isolating perception uncertainty arising from limitations in visual understanding and decision uncertainty relating to the robustness of generated plans. To quantify each type of uncertainty, we propose methods tailored to the unique properties of perception and decision-making: we use conformal prediction to calibrate perception uncertainty and introduce Formal-Methods-Driven Prediction (FMDP) to quantify decision uncertainty, leveraging formal verification techniques for theoretical guarantees. Building on this quantification, we implement two targeted intervention mechanisms: an active sensing process that dynamically re-observes high-uncertainty scenes to enhance visual input quality and an automated refinement procedure that fine-tunes the model on high-certainty data, improving its capability to meet task specifications. Empirical validation in real-world and simulated robotic tasks demonstrates that our uncertainty disentanglement framework reduces variability by up to 40% and enhances task success rates by 5% compared to baselines. These improvements are attributed to the combined effect of both interventions and highlight the importance of uncertainty disentanglement, which facilitates targeted interventions that enhance the robustness and reliability of autonomous systems. Fine-tuned models, code, and datasets are available at https://uncertainty-in-planning.github.io/.