Benchmarking Vision, Language, & Action Models on Robotic Learning Tasks

📄 arXiv: 2411.05821v2 📥 PDF

作者: Pranav Guruprasad, Harshvardhan Sikka, Jaewoo Song, Yangyue Wang, Paul Pu Liang

分类: cs.RO, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-11-04 (更新: 2024-12-08)

备注: 16 Pages, 10 Figures

💡 一句话要点

构建VLA模型机器人学习任务评测基准，揭示现有模型在复杂任务中的局限性。

🎯 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: 视觉语言动作模型 机器人学习 基准测试 模型评估 Open-X-Embodiment

📋 核心要点

  1. 现有VLA模型在机器人任务上的系统评估不足，缺乏统一的评测标准和全面的基准测试。
  2. 构建包含多种机器人任务的评测框架，系统评估GPT-4o、OpenVLA和JAT等VLA模型。
  3. 实验揭示了现有VLA模型在复杂任务、泛化性和环境适应性方面的不足，为未来研究提供方向。

📝 摘要（中文）

本文提出一个全面的评估框架和基准测试套件，用于评估视觉-语言-动作（VLA）模型。作者在Open-X-Embodiment集合中的20个不同数据集上，对三种最先进的VLM和VLA模型——GPT-4o、OpenVLA和JAT——进行了剖析，评估了它们在各种操作任务中的性能。分析表明：1. 当前的VLA模型在不同任务和机器人平台上的性能差异显著，其中GPT-4o通过复杂的提示工程表现出最稳定的性能；2. 所有模型都在需要多步骤规划的复杂操作任务中表现不佳；3. 模型性能对动作空间特征和环境因素非常敏感。作者发布了评估框架和研究结果，以促进未来VLA模型的系统评估，并确定通用机器人系统开发中需要改进的关键领域。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言-动作（VLA）模型在机器人学习任务中展现出潜力，但缺乏系统性的评估。不同模型在不同任务和机器人平台上的表现差异很大，难以确定哪些模型更适合特定任务，以及哪些方面需要改进。现有方法难以评估模型在复杂操作、多步骤规划和环境变化下的鲁棒性。

核心思路：本文的核心思路是构建一个全面的评估框架和基准测试套件，涵盖多种机器人操作任务和数据集，从而对VLA模型进行系统性的评估和比较。通过分析模型在不同任务上的表现，揭示其优势和不足，为未来的模型设计和改进提供指导。

技术框架：该评估框架基于Open-X-Embodiment数据集，包含20个不同的机器人操作任务。作者选取了GPT-4o、OpenVLA和JAT三种最先进的VLA模型进行评估。评估过程包括：1) 任务选择：从Open-X-Embodiment中选择具有代表性的任务；2) 模型部署：将VLA模型部署到相应的机器人平台上；3) 性能评估：根据任务目标，评估模型的成功率、效率等指标；4) 结果分析：分析模型在不同任务上的表现，并进行比较。

关键创新：该研究的关键创新在于构建了一个全面的VLA模型评估框架，并将其应用于多个最先进的模型。通过系统性的评估，揭示了现有VLA模型在复杂操作、多步骤规划和环境适应性方面的局限性。此外，该研究还强调了提示工程在提高VLA模型性能方面的重要性。

关键设计：评估框架的关键设计包括：1) 任务选择的多样性：涵盖了不同类型的机器人操作任务，如抓取、放置、组装等；2) 评估指标的全面性：包括成功率、效率、鲁棒性等多个指标；3) 基准模型的代表性：选择了GPT-4o、OpenVLA和JAT等最先进的VLA模型；4) 提示工程的优化：针对不同的任务，设计了合适的提示语，以提高模型的性能。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，GPT-4o在多种任务中表现出最稳定的性能，但所有模型在需要多步骤规划的复杂操作任务中均表现不佳。模型性能对动作空间特征和环境因素非常敏感。例如，在某些任务中，即使是微小的环境变化也会导致模型性能显著下降。通过提示工程，可以显著提高GPT-4o的性能，但其他模型的提升效果有限。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人自动化、智能制造、家庭服务机器人等领域。通过系统评估VLA模型，可以为特定应用场景选择合适的模型，并指导模型改进，从而提高机器人的智能化水平和应用范围。未来，该研究可促进通用机器人系统的发展，使机器人能够更好地理解人类指令，完成复杂任务。

📄 摘要（原文）

Vision-language-action (VLA) models represent a promising direction for developing general-purpose robotic systems, demonstrating the ability to combine visual understanding, language comprehension, and action generation. However, systematic evaluation of these models across diverse robotic tasks remains limited. In this work, we present a comprehensive evaluation framework and benchmark suite for assessing VLA models. We profile three state-of-the-art VLM and VLAs - GPT-4o, OpenVLA, and JAT - across 20 diverse datasets from the Open-X-Embodiment collection, evaluating their performance on various manipulation tasks. Our analysis reveals several key insights: 1. current VLA models show significant variation in performance across different tasks and robot platforms, with GPT-4o demonstrating the most consistent performance through sophisticated prompt engineering, 2. all models struggle with complex manipulation tasks requiring multi-step planning, and 3. model performance is notably sensitive to action space characteristics and environmental factors. We release our evaluation framework and findings to facilitate systematic assessment of future VLA models and identify critical areas for improvement in the development of general purpose robotic systems.