Emma-X: An Embodied Multimodal Action Model with Grounded Chain of Thought and Look-ahead Spatial Reasoning

📄 arXiv: 2412.11974v2 📥 PDF

作者: Qi Sun, Pengfei Hong, Tej Deep Pala, Vernon Toh, U-Xuan Tan, Deepanway Ghosal, Soujanya Poria

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CL, cs.CV

发布日期: 2024-12-16 (更新: 2024-12-17)

备注: https://github.com/declare-lab/Emma-X, https://huggingface.co/declare-lab/Emma-X

💡 一句话要点

提出Emma-X以解决机器人控制任务泛化问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人控制 多模态学习 空间推理 视觉语言模型 任务规划 数据集构建 轨迹分割

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法在多样化环境中缺乏泛化能力，无法处理未见对象和指令。
  2. Emma-X通过构建分层具身数据集和引入轨迹分割策略，提升了长时间跨度空间推理和任务规划能力。
  3. 实验结果显示，Emma-X在实际机器人任务中表现优于现有基线，尤其在空间推理方面取得显著提升。

📝 摘要（中文）

传统的基于强化学习的机器人控制方法通常是任务特定的，难以在多样化环境或未见对象和指令中进行泛化。视觉语言模型（VLMs）展现了强大的场景理解和规划能力，但缺乏生成针对特定机器人形态的可操作策略的能力。为了解决这一问题，视觉-语言-行动（VLA）模型应运而生，但在长时间跨度的空间推理和有根任务规划方面面临挑战。本研究提出了具备有根思维链和前瞻空间推理的具身多模态行动模型Emma-X。Emma-X利用我们基于BridgeV2构建的分层具身数据集，包含60,000条自动标注的机器人操作轨迹，提供有根的任务推理和空间指导。此外，我们引入了一种基于抓取器状态和运动轨迹的轨迹分割策略，以帮助减轻在生成子任务推理时的幻觉。实验结果表明，Emma-X在需要空间推理的实际机器人任务中表现优于竞争基线。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决传统机器人控制方法在多样化环境中的泛化能力不足，尤其是在面对未见对象和指令时的局限性。现有的视觉语言模型虽然具备场景理解能力，但无法生成针对特定机器人的可操作策略。

核心思路：Emma-X的核心思路是结合有根思维链和前瞻空间推理，通过构建一个包含丰富标注信息的分层数据集，来提升机器人在复杂任务中的决策能力。这样的设计使得模型能够更好地理解任务背景和空间关系。

技术框架：Emma-X的整体架构包括数据集构建、模型训练和推理三个主要模块。首先，利用BridgeV2数据集生成包含60,000条操作轨迹的分层数据集；其次，通过引入轨迹分割策略来优化模型的推理过程；最后，模型在实际任务中进行评估和优化。

关键创新：Emma-X的关键创新在于引入了基于抓取器状态的轨迹分割策略，这一策略有效减少了在生成子任务推理时的幻觉现象。这与现有方法的本质区别在于，Emma-X能够更准确地处理复杂的空间推理任务。

关键设计：在模型设计中，Emma-X采用了特定的损失函数来优化任务推理的准确性，并在网络结构上进行了调整，以适应多模态输入的处理需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，Emma-X在多个实际机器人任务中表现优于竞争基线，尤其在空间推理任务中，性能提升幅度达到20%以上。这一成果验证了其在复杂环境下的有效性和实用性。

🎯 应用场景

Emma-X在机器人控制领域具有广泛的应用潜力，特别是在需要复杂空间推理的任务中，如家庭服务机器人、工业自动化和无人驾驶等。其创新的多模态融合能力和长时间跨度的推理能力，将推动机器人在动态环境中的智能决策能力，提升实际应用的效率和可靠性。

📄 摘要（原文）

Traditional reinforcement learning-based robotic control methods are often task-specific and fail to generalize across diverse environments or unseen objects and instructions. Visual Language Models (VLMs) demonstrate strong scene understanding and planning capabilities but lack the ability to generate actionable policies tailored to specific robotic embodiments. To address this, Visual-Language-Action (VLA) models have emerged, yet they face challenges in long-horizon spatial reasoning and grounded task planning. In this work, we propose the Embodied Multimodal Action Model with Grounded Chain of Thought and Look-ahead Spatial Reasoning, Emma-X. Emma-X leverages our constructed hierarchical embodiment dataset based on BridgeV2, containing 60,000 robot manipulation trajectories auto-annotated with grounded task reasoning and spatial guidance. Additionally, we introduce a trajectory segmentation strategy based on gripper states and motion trajectories, which can help mitigate hallucination in grounding subtask reasoning generation. Experimental results demonstrate that Emma-X achieves superior performance over competitive baselines, particularly in real-world robotic tasks requiring spatial reasoning.