QUART-Online: Latency-Free Large Multimodal Language Model for Quadruped Robot Learning

📄 arXiv: 2412.15576v5 📥 PDF

作者: Xinyang Tong, Pengxiang Ding, Yiguo Fan, Donglin Wang, Wenjie Zhang, Can Cui, Mingyang Sun, Han Zhao, Hongyin Zhang, Yonghao Dang, Siteng Huang, Shangke Lyu

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2024-12-20 (更新: 2025-05-27)

备注: Accepted to ICRA 2025; Github page: https://quart-online.github.io

💡 一句话要点

QUART-Online：用于四足机器人学习的无延迟大型多模态语言模型

🎯 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: 四足机器人 多模态学习 大型语言模型 实时控制 动作离散化

📋 核心要点

  1. 现有方法在四足机器人任务中部署MLLM时，存在推理延迟高的问题，影响实时控制。
  2. QUART-Online通过动作块离散化(ACD)压缩动作空间，并在不损失性能的前提下提升推理效率。
  3. 实验表明，QUART-Online实现了实时推理，并在多种任务中将成功率提高了65%。

📝 摘要（中文）

本文旨在解决在四足视觉-语言-动作(QUAR-VLA)任务中部署多模态大型语言模型(MLLM)时固有的推理延迟挑战。研究表明，传统的参数缩减技术最终会损害语言基础模型在动作指令微调阶段的性能，因此不适用于此目的。我们提出了一种新颖的无延迟四足MLLM模型，名为QUART-Online，旨在提高推理效率，同时不降低语言基础模型的性能。通过结合动作块离散化(ACD)，我们压缩了原始动作表示空间，将连续动作值映射到较小的离散代表向量集合，同时保留了关键信息。随后，我们对MLLM进行微调，以将视觉、语言和压缩动作集成到统一的语义空间中。实验结果表明，QUART-Online与现有的MLLM系统协同工作，实现与底层控制器频率同步的实时推理，显著提高了各种任务的成功率，提升幅度达65%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决四足机器人视觉-语言-动作(QUAR-VLA)任务中，多模态大型语言模型(MLLM)推理延迟过高的问题。现有方法如参数缩减虽然能降低延迟，但会严重影响语言基础模型在动作指令微调阶段的性能，导致任务效果下降。因此，如何在保证模型性能的同时，降低推理延迟，是本文要解决的核心问题。

核心思路：QUART-Online的核心思路是在不改变语言基础模型参数的前提下，通过压缩动作表示空间来降低计算复杂度，从而减少推理延迟。具体而言，采用动作块离散化(ACD)方法，将连续的动作值映射到一组离散的代表向量，从而减少需要处理的数据量。这样既保留了关键的动作信息，又降低了计算负担。

技术框架：QUART-Online的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 动作块离散化(ACD)：将连续的动作空间离散化为有限个动作块。2) 多模态融合：将视觉信息、语言指令和离散化的动作表示输入到MLLM中进行融合。3) 微调：对MLLM进行微调，使其能够理解融合后的语义信息，并输出相应的动作指令。整个系统与现有的MLLM系统协同工作，实现实时推理。

关键创新：QUART-Online的关键创新在于提出了动作块离散化(ACD)方法，该方法能够在不损害语言基础模型性能的前提下，有效地压缩动作表示空间，从而降低推理延迟。与传统的参数缩减方法相比，ACD避免了对语言模型的直接修改，保证了其在动作指令微调阶段的性能。

关键设计：动作块离散化(ACD)的关键设计在于如何选择合适的离散化方法和动作块的数量。论文中可能采用了聚类算法或其他方法来选择具有代表性的动作向量作为动作块的中心。损失函数的设计可能包括模仿学习损失和强化学习损失，以确保模型能够学习到正确的动作策略。具体的网络结构细节（如MLLM的具体架构）需要在论文中进一步查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，QUART-Online能够与现有的MLLM系统协同工作，实现与底层控制器频率同步的实时推理。在各种四足机器人任务中，QUART-Online的成功率显著提高，提升幅度高达65%。这表明该方法在提高推理效率的同时，能够有效地保持甚至提升模型的性能。

🎯 应用场景

QUART-Online可应用于各种需要实时控制的四足机器人任务，例如搜救、巡检、物流等。该研究成果能够提升机器人在复杂环境中的自主导航和操作能力，使其能够更好地理解人类指令并执行相应的动作。未来，该技术有望推广到其他类型的机器人平台，并促进人机协作的进一步发展。

📄 摘要（原文）

This paper addresses the inherent inference latency challenges associated with deploying multimodal large language models (MLLM) in quadruped vision-language-action (QUAR-VLA) tasks. Our investigation reveals that conventional parameter reduction techniques ultimately impair the performance of the language foundation model during the action instruction tuning phase, making them unsuitable for this purpose. We introduce a novel latency-free quadruped MLLM model, dubbed QUART-Online, designed to enhance inference efficiency without degrading the performance of the language foundation model. By incorporating Action Chunk Discretization (ACD), we compress the original action representation space, mapping continuous action values onto a smaller set of discrete representative vectors while preserving critical information. Subsequently, we fine-tune the MLLM to integrate vision, language, and compressed actions into a unified semantic space. Experimental results demonstrate that QUART-Online operates in tandem with the existing MLLM system, achieving real-time inference in sync with the underlying controller frequency, significantly boosting the success rate across various tasks by 65%. Our project page is https://quart-online.github.io.