RoboTron-Mani: All-in-One Multimodal Large Model for Robotic Manipulation
作者: Feng Yan, Fanfan Liu, Liming Zheng, Yufeng Zhong, Yiyang Huang, Zechao Guan, Chengjian Feng, Lin Ma
分类: cs.RO, cs.MM
发布日期: 2024-12-10 (更新: 2025-11-04)
期刊: Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision 2025
💡 一句话要点
RoboTron-Mani：用于机器人操作的All-in-One多模态大模型
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人操作 多模态大模型 3D感知 模态融合 跨具身泛化 占据监督 RoboData
📋 核心要点
- 现有机器人操作模型在3D空间交互感知和数据收集成本方面存在挑战，限制了其泛化能力。
- RoboTron-Mani通过相机参数和占据监督增强3D感知，并利用模态隔离掩码和多模态解码器改进模态融合。
- RoboTron-Mani在RoboData上训练，成为首个超越专家模型的通用策略，并在多个数据集上取得了SOTA结果。
📝 摘要（中文）
本文提出了多模态机器人操作模型RoboTron-Mani和综合数据集RoboData，旨在解决将大型模型应用于3D空间交互以及管理数据收集成本的挑战。RoboTron-Mani通过相机参数和占据监督增强了3D感知，并进一步结合了基于OpenFlamingo的模态隔离掩码和多模态解码器块，从而改进了模态融合和细粒度感知。RoboData整合了多个公开数据集，首次融合了多视角图像、相机参数、深度图、动作和空间对齐，从而促进了从多样化机器人数据集的全面学习，并提供了一个完整的评估系统。在RoboData上训练的RoboTron-Mani是第一个超越专家模型的通用策略，能够同时评估多个数据集上的所有任务，而不再局限于特定的数据或任务选择。具体而言，RoboTron-Mani通过将CALVIN上的平均序列长度从1.7增加到3.5，实现了跨具身泛化，并在模拟和真实世界数据集上都取得了最先进的结果，从而提高了操作性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人操作模型难以有效处理3D空间交互，并且数据收集成本高昂，导致模型泛化能力受限。现有方法通常针对特定任务或数据集进行优化，缺乏通用性和跨具身泛化能力。
核心思路：RoboTron-Mani的核心思路是构建一个多模态大模型，通过融合多视角图像、相机参数、深度图和动作等信息，增强模型对3D环境的感知能力。同时，利用大规模数据集RoboData进行训练，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
技术框架：RoboTron-Mani的整体架构基于OpenFlamingo，包含视觉编码器、语言模型和多模态解码器。主要模块包括：1) 视觉编码器：用于提取多视角图像和深度图的特征；2) 模态隔离掩码：用于控制不同模态信息的融合程度；3) 多模态解码器：用于融合视觉特征和语言指令，生成机器人动作；4) 占据监督：利用占据信息约束模型的3D感知。
关键创新：RoboTron-Mani的关键创新在于：1) 提出了模态隔离掩码，可以灵活控制不同模态信息的融合，避免信息冗余或冲突；2) 引入了占据监督，增强了模型对3D环境的理解；3) 构建了大规模多模态数据集RoboData，为模型的训练提供了充足的数据。与现有方法相比，RoboTron-Mani具有更强的通用性和跨具身泛化能力。
关键设计：模态隔离掩码的设计允许模型选择性地关注特定模态的信息，例如在视觉信息不足时，可以更多地依赖语言指令。占据监督通过最小化预测占据和真实占据之间的差异来优化模型。RoboData数据集包含了多个公开数据集，并进行了空间对齐，确保数据的一致性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
RoboTron-Mani在CALVIN数据集上将平均序列长度从1.7提高到3.5，显著提升了操作性能。该模型实现了跨具身泛化，并在模拟和真实世界数据集上都取得了最先进的结果。RoboTron-Mani是第一个超越专家模型的通用策略，能够同时评估多个数据集上的所有任务。
🎯 应用场景
RoboTron-Mani具有广泛的应用前景，可应用于家庭服务机器人、工业自动化、医疗机器人等领域。该模型能够理解人类指令，并根据环境信息自主完成复杂的操作任务，例如物体抓取、放置、组装等。未来，RoboTron-Mani有望成为通用机器人操作平台的基础，推动机器人技术的进一步发展。
📄 摘要（原文）
Recently, robotics has advanced significantly through the integration of larger models and large-scale datasets. However, challenges remain in applying these models to 3D spatial interactions and managing data collection costs. To address these issues, we propose the multimodal robotic manipulation model RoboTron-Mani and the comprehensive dataset RoboData. RoboTron-Mani, on one hand, enhances 3D perception through camera parameters and occupancy supervision. On the other hand, it further incorporates Modality-Isolation-Mask and multimodal decoder blocks based on OpenFlamingo, improving modality fusion and fine-grained perception. RoboData integrats several publicly-available datasets, achieving the first fusion of multi-view images, camera parameters, depth maps, actions, and space alignment, which facilitates comprehensive learning from diverse robotic datasets and offers one complete evaluation system. Trained on RoboData, RoboTron-Mani is the first generalist policy that surpasses expert models, enabling simultaneous evaluation of all tasks across multiple datasets, rather than being limited to specific data or task selections. Specifically, RoboTron-Mani boosts manipulation performance by increasing the average sequence length on CALVIN from 1.7 to 3.5, enabling cross-embodiment generalization, and achieving state-of-the-art results on both simulated and real-world datasets.