VeriGraph: Scene Graphs for Execution Verifiable Robot Planning

📄 arXiv: 2411.10446v2 📥 PDF

作者: Daniel Ekpo, Mara Levy, Saksham Suri, Chuong Huynh, Abhinav Shrivastava

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-11-15 (更新: 2024-11-21)

💡 一句话要点

VeriGraph：利用场景图进行可执行验证的机器人规划

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 机器人规划 场景图 视觉-语言模型 动作验证 任务完成率

📋 核心要点

  1. 视觉-语言模型在机器人任务规划中潜力巨大，但其生成错误动作序列的倾向构成挑战。
  2. VeriGraph利用场景图作为中间表示，迭代检查和纠正LLM生成的动作序列，确保动作可行性。
  3. 实验表明，VeriGraph在语言和图像任务中分别超越基线方法58%和30%，显著提升任务完成率。

📝 摘要（中文）

本文提出VeriGraph，一个新颖的框架，它集成了视觉-语言模型（VLMs）用于机器人任务规划，同时验证动作的可行性。由于VLMs容易生成不正确的动作序列，VeriGraph采用场景图作为中间表示，捕捉关键对象和空间关系，以改进计划验证和优化。该系统从输入图像生成场景图，并使用它来迭代地检查和纠正基于LLM的任务规划器生成的动作序列，确保约束得到满足并且动作可执行。我们的方法显著提高了各种操作场景中的任务完成率，在基于语言的任务中优于基线方法58%，在基于图像的任务中优于基线方法30%。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于视觉-语言模型的机器人任务规划方法容易生成不正确的动作序列，导致任务失败。这些方法缺乏对环境约束和动作可行性的有效验证机制，难以保证规划的可靠性。

核心思路：VeriGraph的核心思路是利用场景图作为中间表示，显式地捕捉场景中的对象和空间关系。通过场景图，可以对LLM生成的动作序列进行验证，判断其是否违反环境约束或物理定律，从而提高规划的可靠性。

技术框架：VeriGraph包含以下主要模块：1) 场景图生成器：从输入图像中提取对象及其关系，构建场景图。2) LLM任务规划器：基于语言指令生成初始的动作序列。3) 动作验证器：利用场景图对动作序列进行验证，判断其可行性。4) 计划优化器：根据验证结果，对动作序列进行修正和优化，生成最终的可执行计划。整个流程迭代进行，直到生成满足约束条件的计划。

关键创新：VeriGraph的关键创新在于将场景图引入到机器人任务规划中，并将其作为动作验证和优化的基础。与直接使用VLMs进行规划相比，VeriGraph能够更好地理解场景约束，避免生成不合理的动作序列。

关键设计：场景图的构建方式，包括对象检测、关系推理等，对最终的规划效果至关重要。动作验证器的设计需要考虑各种可能的约束条件，例如对象之间的碰撞、运动范围的限制等。计划优化器需要能够有效地修正不合理的动作，并生成满足约束条件的替代方案。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中未详细说明，属于未知内容。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，VeriGraph在语言任务和图像任务中分别优于基线方法58%和30%，显著提高了任务完成率。这些结果验证了VeriGraph的有效性，表明场景图能够有效地提高机器人任务规划的可靠性。

🎯 应用场景

VeriGraph可应用于各种机器人操作场景，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人等。它可以帮助机器人更好地理解人类指令，并生成可靠的执行计划，从而提高机器人的自主性和智能化水平。未来，该技术有望在更复杂的环境中得到应用，例如无人驾驶、医疗机器人等。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in vision-language models (VLMs) offer potential for robot task planning, but challenges remain due to VLMs' tendency to generate incorrect action sequences. To address these limitations, we propose VeriGraph, a novel framework that integrates VLMs for robotic planning while verifying action feasibility. VeriGraph employs scene graphs as an intermediate representation, capturing key objects and spatial relationships to improve plan verification and refinement. The system generates a scene graph from input images and uses it to iteratively check and correct action sequences generated by an LLM-based task planner, ensuring constraints are respected and actions are executable. Our approach significantly enhances task completion rates across diverse manipulation scenarios, outperforming baseline methods by 58% for language-based tasks and 30% for image-based tasks.